基于正则化元学习的小样本图像分类算法

现有元学习方法的初始模型在训练过程中会偏向于某些任务，从而影响元学习方法的泛化能力。针对以上不足，提出了基于正则化元学习算法(Regularized Meta Learning,REML)用于小样本图像分类。该算法通过在元学习的目标函数中添加正则化项，以阻止元学习的初始模型偏向于部分训练任务，使元学习模型具有更强适应新任务的能力。此外针对元学习过程中涉及二阶求导使得计算量较大的不足，采用一阶导数近似二阶导数，以减小元学习模型训练所需计算量。在mini Image Net、CUB-200和CIFAR-100这3个数据集上进行的实验验证本文算法性能。实验结果表明，提出的算法能够增强元学习的泛化能力，从而提高小样本图像分类的性能，同时减小元学习算法训练参数的计算量。     

基于相似度的神经网络多源迁移学习算法

为了解决迁移学习中的"负迁移"问题,提出了基于相似度的神经网络多源迁移学习算法。该算法是以经典的BP神经网络模型为基分类器,利用梯度下降法对各个源领域与目标域之间的相似度进行学习和优化,把各个源领域的网络权重参数信息按照与目标域之间的相似程度迁移到目标域中,提高机器学习算法在目标域的分类性能。在UCI数据的Letter-recognition数据集以及20Newsgroups文本数据集上进行实验。实验结果表明了MTL-SNN算法比传统的多源迁移学习算法以及BP神经网络算法在分类准确率上有所提升,因此MTL-SNN算法有效地解决了"负迁移"问题。     

基于目标迁移的文本分类技术

本文给出了一种基于目标迁移学习的文本分类方法,用于解决在分类目标发生变化时的训练集重复标注和分类模型重复训练的问题。该方法通过引入一个中间类别体系层作为桥接,首先在中间层类别和目标类别之间建立映射关系,分类时将文本分到中间层类别上,然后根据中间层和目标层的映射来确定目标类别。     

基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类

用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多，因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中，特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中，针对不同领域数据分布差异性，提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法，可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面，将依存语法特征加入到递归神经网络中，设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息，为情感迁移提供支撑。领域融合方面，在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布，可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小，有效地提取领域通用特征。实验结果表明，该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。     

结合表示学习和迁移学习的跨领域情感分类

针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词与句子的情感信息, 且在迁移过程中存在负面迁移的问题, 提出一种将文本表示学习与迁移学习算法相结合的跨领域情感分类方法。首先, 利用低维稠密的词向量对文本进行初始化, 通过分层注意力网络, 对文本中重要单词与句子的情感信息进行建模, 从而学习源领域与目标领域的文档级分布式表示。随后, 采用类噪声估计方法, 对源领域中的迁移数据进行检测, 剔除负面迁移样例, 挑选高质量样例来扩充目标领域的训练集。最后, 训练支持向量机对目标领域文本进行情感分类。在大规模公开数据集上进行的两个实验结果表明, 与基准方法相比, 所提方法的均方根误差分别降低1.5%和1.0%, 说明该方法可以有效地提高跨领域情感分类性能。     

一种用于提升深度学习分类模型准确率的正则化损失函数

针对现有深度学习分类模型存在由标签边缘化效应引起的过拟合问题,提出了一种新的正则化损失函数——得分聚类损失函数.该函数为每个类别学习一个得分中心,将同类别样本的得分向得分中心聚集.得分中心经过softmax函数归一化后的概率向量,即为最佳的平滑标签.该函数避免了根据经验手工设置标签平滑系数,起到了自动平滑标签的作用,从而减轻了模型过拟合的风险.给出了得分聚类损失函数的定义和推导,并在刚性和非刚性图像分类任务上与其他正则化损失函数进行了实验比较.实验结果表明,应用本文的得分聚类损失函数能显著提高分类模型的准确率.     

基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法

针对现有的大部分细粒度图像分类算法都忽略了局部定位和局部特征学习是相互关联的问题,提出了一种基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法。该算法的分类网络由区域检测分类和多尺度特征组合组成。区域检测分类网络通过类别激活映射(class activation mapping,CAM)方法获得局部区域,以相互强化学习的方式,从定位的局部区域中学习图像的细微特征,组合各局部区域特征作为最终的特征表示进行分类。该细粒度图像分类网络在训练过程中结合提出的集成迁移学习方法,基于迁移学习,通过随机加权平均方法集成局部训练模型,从而获得更好的最终分类模型。使用该算法在数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上进行实验,结果表明,与原有大部分算法对比,该算法具有更优的细粒度分类结果。     

基于模糊粗糙集的半监督影像分类算法

针对影像分类中少量标记样本问题,提出了基于模糊粗糙集的影像半监督分类算法.首先,通过模糊粗糙集对数据的粗糙性与模糊性进行建模,采用归一化的模糊互信息来度量特征与类别信息的相关性,并利用模糊上下近似度量样本的类别隶属度;然后,结合归一化的模糊互信息改进正则化框架下的特征评价方法,在谱图分析的半监督特征选择框架下实现特征优选;其次,结合近邻约束提高模糊上下近似预测样本类别的准确性,设计基于模糊粗糙集的约束自学习,选择信息量大的未标记样本更新训练样本集;最后,利用新的样本集训练分类器,完成影像分类任务.多组实验表明所提算法能够在少量标记样本的条件下有效提高影像的分类精度.     

基于人工听觉描述子的零样本音频分类

音频分类使机器具有识别音频样本类别的功能,而与传统音频分类模型不同,零样本学习模型可以识别训练期间未出现的音频类别样本。但是,当前的零样本音频分类方法在做类间信息迁移时大多依靠类别标签文本语义信息的先验知识,而语义的先验知识包含大量与音频非相关的冗余信息,所导致的知识转移性能的局限性大大限制了零样本学习模型识别能力。基于此,文中提出将与音频信息高度相关的人工听觉描述子作为类间迁移信息,同时使用合成分类器,构建了零样本音频分类模型。在ESC-50数据集的实验中,与先前的工作相比较,基于人工听觉描述子的零样本音频分类具有更好的分类性能。     

基于集成深度迁移学习的多源跨领域情感分类

传统的跨领域情感分类往往是实现单一源领域到目标领域的情感迁移,而在现实情况下,往往存在多个源领域的数据。文章从参数迁移和集成学习的角度,提出了一种基于集成深度迁移学习的多源跨领域文本情感分类方法。首先,使用字符向量增强的深度卷积神经网络模型,在单个源领域上训练情感分类模型,然后通过模型迁移的手段,实现源领域的情感知识到目标领域的迁移。通过深度特征抽取和模型迁移,有效提升了跨领域的特征表示能力。为了充分利用所有源领域信息,我们采用集成学习框架对训练好的迁移学习模型进行集成。通过在Amazon多领域的评论数据集上进行实验,验证了文章提出的框架对跨领域情感分类的正确率有一定提升。     

学习自控力与学习动机、自信心、责任心的相关研究

本文修订了学习自信心、学习动机、学习责任心三个量表。用这三个量表所测量的数据与学习自控力量表得分算相关和路径分析。结果发现：①修订的学习自信心、学习动机和学习责任心量表具有一定的信度；②学习心理对学习自控具有显著的影响，而学习动机与学习责任心对学习成绩没有直接的显著性影响；这似乎可以说明：其它学习心理对学业成就的影响，需要通过行为的自我控制才能真正起作用；③学习自信心对学习成绩有显著性的影响。教学中，老师要注意培养学生学习的自信心，同时要重视把学生的学习动力转化为实际的学习行动。     

浅谈初中化学教学中学生自学能力的培养

让学生学会学习是 2 1世纪教育的主要目标 .本文结合初中化学教学内容 ,从学生的阅读能力、学习主动性、学习能力、自我发展能力等方面总结了在日常教学中应怎样培养学生的自主学习能力 .     

论内隐学习理论在英语学习中的应用

探讨了内隐学习理论在英语学习中的应用,包括内隐学习在英语学习中的作用;内隐学习与英语语感的培养;营造有利于内隐学习的良好环境;利用课外材料辅助英语学习等方面。     

紧紧把握五个特性着力解决五个问题——建设学习型党组织问题及对策探析

把各级党组织建设成为学习型党组织,是建设马克思主义学习型政党的基础工程。认识和分析学习型党组织建设过程中出现的各种矛盾、问题,从解决矛盾问题入手,深入推进学习型党组织建设,是马克思主义辩证唯物主义方法论的要求,也是提高党的建设科学化水平的要求。把握学习型党组织的基础性、系统性、针对性、连续性和实践性,从学习动力、内容、方法、机制、学风等五个方面入手,分析学习型党组织建设过程中的问题,研究对策,使学习型党组织建设走向科学化、制度化、规范化。     

如何上好第一节地理课

从理论和实践两个方面，阐述了上好第一节中学地理课的意义及其途径．     

Web信息提取中多策略学习算法的研究

将一种新的机器学习方法－多策略学习算法应用于Web信息提取领域，在原有的机械学习，统计学习和相关学习等三种机器学习法基础之上充分考虑各学习方法的利弊，将三者有机结合，使得结合后的新算法在提取Web信息时比结合前任一单一机器学习方法都更有效、更准确。     

高中英语教学中学生自主学习能力的培养

本文简要介绍英语自主学习(autonomous learning)能力培养的基本方法和策略,指导学生提高学习效率,使学生乐学、好学、会学。     

基于网络的自学学习引导环境的构建

随着网络教学的深入开展,网络学习环境建设正逐渐受到关注。强调要重视网络学习引导环境的建设,分析了网络自学学习引导环境的设计理念,构建了一个学习引导环境模型,并对其核心模．块展开讨论,旨在为促进网络学习效果的最优化提供一些建设性思路。     

机器学习研究

由于Internet的使用，不分时间与地域地获得信息已成为现实，但是，如何有效利用这些信息，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题．机器学习是解决这类问题的有效方法之一．在此将对目前机器学习研究的主要趋势、理论与技术以及存在的问题，根据作者的研究经验进行综述，以便引起研究者的注意．     

论革除恶性竞争性学习、建立合作学习的重要性

文章分析了恶性竞争学习存在的原因,指出恶性竞争学习给学习者和社会带来的危害和不良后果,阐述了以合作学习取代恶性竞争性学习是构建和谐社会、学习型社会的迫切需要,是素质教育、人才培养的必由之路.介绍了合作学习的理念和特点.