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基于主动学习的机器学习算法研究进展 认领
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作者 刘霄宇 左劼 孙频捷 《现代计算机》 2021年第3期32-36,共5页
主动学习算法的目的是通过算法模型与标注人员的交互,使标注人员只使用少量的数据便可以获得与大量数据相同的模型预测准确率。近年来,主动学习算法在各种数据的标注获取、训练算法模型的过程中起到巨大的作用,有效地降低标注成本,这引... 主动学习算法的目的是通过算法模型与标注人员的交互,使标注人员只使用少量的数据便可以获得与大量数据相同的模型预测准确率。近年来,主动学习算法在各种数据的标注获取、训练算法模型的过程中起到巨大的作用,有效地降低标注成本,这引起学者们的广泛关注与深入研究。通过对主动学习算法在图像分类任务中的方法进行归纳分析与整理,为基于主动学习的机器学习方法提供理论依据。 展开更多
关键词 主动学习 机器学习 表征学习 深度学习
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基于不均衡数据集成学习的大型电力变压器状态评价方法 认领
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作者 韩笑 王新迎 +2 位作者 韩帅 张玉天 王继业 《电网技术》 EI 北大核心 2021年第1期107-114,共8页
大型电力变压器构造复杂,设备成本高,是电力系统的关键组成部分,其运行状态与电力系统的安全稳定密切相关,因此变压器状态评价已成为常态运维业务工作。然而目前状态评价工作严重依赖导则与专家经验,人力成本高,易受到主观影响;而已有... 大型电力变压器构造复杂,设备成本高,是电力系统的关键组成部分,其运行状态与电力系统的安全稳定密切相关,因此变压器状态评价已成为常态运维业务工作。然而目前状态评价工作严重依赖导则与专家经验,人力成本高,易受到主观影响;而已有模型往往直接应用标准算法,在实际生产环境中表现不佳。针对目前大型电力变压器状态评价在数据质量、样本分布、应用需求与模型表现等方面存在的问题,提出了一种新的评价模型。首先,剔除了无效样本并设计了一种交叉权重方法来标记有效样本;之后,按照数据完整程度区分状态量并对其进行特征提取和高维映射,再拆分数据集得到多个完备训练数据集;然后,应用SMOTEBORDERLINE算法来合成正样本,得到多个完备均衡训练数据集;最后,并行化训练多个代价敏感修正的支持向量机(support vector machine,SVM)组件学习器,并通过权重投票法形成集成学习器。所提出的模型考虑了不均衡数据集与代价敏感所带来的影响,利用集成学习提高了模型的泛化能力,经过实际生产环境验证表现良好,与传统方法相比,显著降低了非正常状态样本的误判率与漏判率。 展开更多
关键词 状态评价 状态评估 电力变压器 不均衡学习 集成学习 机器学习 人工智能
NeurIPS 2020观察与分析 认领
3
作者 林宙辰 王奕森 《中国图象图形学报》 北大核心 2021年第2期229-244,共16页
神经信息处理系统大会(Conference on Neural Information Processing Systems,Neur IPS)是机器学习领域的顶级会议,在中国计算机学会(China Computer Federation,CCF)推荐国际学术会议中被评为人工智能领域的A类会议,一直广受关注。Neu... 神经信息处理系统大会(Conference on Neural Information Processing Systems,Neur IPS)是机器学习领域的顶级会议,在中国计算机学会(China Computer Federation,CCF)推荐国际学术会议中被评为人工智能领域的A类会议,一直广受关注。Neur IPS 2020收到了创纪录的9467篇投稿,最终录用1898篇论文。收录的论文涵盖了人工智能的各种主题,包括深度学习及其应用、强化学习与规划、纯理论研究、概率方法、优化及机器学习与社会等。本文回顾了Neur IPS 2020的亮点及论文录用情况,详细解读了特邀报告、最佳论文、口头报告及部分海报论文,希望能帮助读者快速了解Neur IPS 2020的盛况。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 深度学习 强化学习 理论 优化 学术会议 NeurIPS 2020
机器学习在超声图像中的应用综述 认领
4
作者 徐可文 许波 +1 位作者 吴英 徐浩然 《计算机工程与应用》 北大核心 2021年第4期11-17,共7页
超声图像为临床疾病检测与诊断提供重要的辅助信息,机器学习在超声图像中的应用给超声图像的分析诊断带来了新变革。从超声图像的去噪、分割、检测、分类等方面介绍了超声图像的研究现状。分类综述了近年来机器学习算法在超声图像领域... 超声图像为临床疾病检测与诊断提供重要的辅助信息,机器学习在超声图像中的应用给超声图像的分析诊断带来了新变革。从超声图像的去噪、分割、检测、分类等方面介绍了超声图像的研究现状。分类综述了近年来机器学习算法在超声图像领域的研究和应用进展。指出了基于机器学习在医学影像领域开展研究所面临的困难与挑战,并对未来研究方向进行了展望,以期为机器学习在医学影像领域的进一步研究与应用提供参考和研究思路。 展开更多
关键词 超声图像 机器学习 深度学习 迁移学习
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基于机器学习算法的夹层玻璃冲击破坏预测模型研究 认领
5
作者 孟嫣然 王星尔 +2 位作者 杨健 徐涵 岳峰 《无机材料学报》 SCIE EI CAS 北大核心 2021年第1期61-68,共8页
在诸如风致飞射物撞击等刚体冲击作用下,建筑夹层玻璃因自身脆性特征极易破坏。针对这个问题提出了在刚体冲击下夹层玻璃破坏状态的预测方法,综合考虑了玻璃构型、中间胶层、支撑条件及尺寸等多种设计参数。首先针对多类夹层玻璃进行往... 在诸如风致飞射物撞击等刚体冲击作用下,建筑夹层玻璃因自身脆性特征极易破坏。针对这个问题提出了在刚体冲击下夹层玻璃破坏状态的预测方法,综合考虑了玻璃构型、中间胶层、支撑条件及尺寸等多种设计参数。首先针对多类夹层玻璃进行往复刚体冲击试验,建立567组PVB及210组SGP的两种不同中间胶层的夹层玻璃试验数据库;随后基于鲸鱼优化下的核极限学习机(WOA-KELM)机器学习算法,建立夹层玻璃破坏状态的预测模型,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)及最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)建立的相应预测模型进行对比分析。结果表明,WOA-KELM模型破坏状态预测精度达88.45%,能较好地预测夹层玻璃的破坏,满足工程应用的需求,且预测模型精度及实时性均优于其他模型。 展开更多
关键词 夹层玻璃 冲击破坏 机器学习 核极限学习机
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基于支持向量回归与极限学习机的高炉铁水温度预测 认领
6
作者 王振阳 江德文 +3 位作者 王新东 张建良 刘征建 赵宝军 《工程科学学报》 EI 北大核心 2021年第4期569-576,共8页
选取某4000 m^(3)级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据,以铁水温度为目标函数,首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理,获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量.在此基础上,基于支... 选取某4000 m^(3)级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据,以铁水温度为目标函数,首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理,获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量.在此基础上,基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型,模型均可对铁水温度实现有效预测,基于支持向量回归算法构建的预测模型较优,预测平均绝对误差为4.33℃,±10℃误差范围内的命中率为94.0%. 展开更多
关键词 大数据 机器学习 支持向量回归 极限学习机 铁水温度
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利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法 认领
7
作者 耿永利 李永忠 陈兴亮 《福州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期15-19,共5页
针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限... 针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 入侵检测 粒子群算法 极限学习机 机器学习
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The Overview of Database Security Threats’ Solutions: Traditional and Machine Learning 认领
8
作者 Yong Wang Jinsong Xi Tong Cheng 《信息安全(英文)》 2021年第1期34-55,共22页
As an information-rich collective, there are always some people who choose to take risks for some ulterior purpose and others are committed to finding ways to deal with database security threats. The purpose of databa... As an information-rich collective, there are always some people who choose to take risks for some ulterior purpose and others are committed to finding ways to deal with database security threats. The purpose of database security research is to prevent the database from being illegally used or destroyed. This paper introduces the main literature in the field of database security research in recent years. First of all, we classify these papers, the classification criteria </span><span style="font-size:12px;font-family:Verdana;">are</span><span style="font-size:12px;font-family:Verdana;"> the influencing factors of database security. Compared with the traditional and machine learning (ML) methods, some explanations of concepts are interspersed to make these methods easier to understand. Secondly, we find that the related research has achieved some gratifying results, but there are also some shortcomings, such as weak generalization, deviation from reality. Then, possible future work in this research is proposed. Finally, we summarize the main contribution. 展开更多
关键词 Database Security Threat Agent Traditional Approaches Machine Learning
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Examining the Present and Future Integrated Role of Artificial Intelligence in the Business: A Survey Study on Corporate Sector 认领
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作者 Awais Khan Jumani Asif Ali Laghari +1 位作者 Kamlesh Narwani Shibin David 《电脑和通信(英文)》 2021年第1期80-90,共11页
<div style="text-align:justify;"> In the fast-moving world, it is noticed that every industry is developing gradually, but recently it is identified that the use of AI has become the talk of own. There... <div style="text-align:justify;"> In the fast-moving world, it is noticed that every industry is developing gradually, but recently it is identified that the use of AI has become the talk of own. Therefore, this study is focused on gathering data regarding the AI on how it has transformed the entire world’s corporate sector. The essential application AI in the business world helps the business to perform better in the corporate sector. In this paper, the critical role of artificial intelligence is to grow business in different sectors and also address its ethical and unethical issues. The paper has all the initial background and comprehensive literature regarding AI and machine learning. It is discovered how the technological world has been striving to take their business on to new heights, which requires updated technological changes in internal business activities. Companies can now effortlessly interact with their customers in making their application accessible for the end-users through implementing AI and machine learning. Companies are getting higher profitability and enhancing their performance and achieving economic advantages by integrated AI. Moreover, their technological developments will take human jobs in the future, so, it is suggested that humans should work on their skills and competencies so that they can deal with unemployment. </div> 展开更多
关键词 Artificial Intelligence Machine Learning Functions of AI Use of AI in Busi-ness Cooperate Sector
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人工智能在结肠息肉检测与分类中的应用 认领
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作者 王啸 黄鉴 +1 位作者 吉祥 珠珠 《南方医科大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期310-312,F0003,共4页
结直肠癌是全球最常见的癌症之一,结肠镜检查已被证明是结直肠癌较好的筛查和监测方法。本文对人工智能和计算机辅助诊断技术在结肠镜结直肠息肉的自动检测和分类的临床实践应用进行综述,旨在了解基于人工智能的计算机辅助诊断系统,特... 结直肠癌是全球最常见的癌症之一,结肠镜检查已被证明是结直肠癌较好的筛查和监测方法。本文对人工智能和计算机辅助诊断技术在结肠镜结直肠息肉的自动检测和分类的临床实践应用进行综述,旨在了解基于人工智能的计算机辅助诊断系统,特别是机器学习、最新的深度学习和卷积神经网络技术在结直肠癌筛查和监测实践应用的新知识。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 深度学习 卷积神经网络 计算机辅助结肠息肉检测 计算机辅助结肠息肉诊断 结肠镜检查 结肠息肉 结直肠癌
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机器学习在地震学中的应用进展 认领 被引量:1
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作者 杨旭 李永华 盖增喜 《地球与行星物理论评》 2021年第1期76-88,共13页
理解并预测多尺度、高维度和非线性的地震学现象是一个极具挑战性的科学任务.与日俱增的海量观测数据降低了信息收集和信息解读之间的耦合程度,增加了信息解读的抽象性和不确定性.然而,伴随大数据一同来临的还有人工智能计算机技术——... 理解并预测多尺度、高维度和非线性的地震学现象是一个极具挑战性的科学任务.与日俱增的海量观测数据降低了信息收集和信息解读之间的耦合程度,增加了信息解读的抽象性和不确定性.然而,伴随大数据一同来临的还有人工智能计算机技术——机器学习.机器学习突出的隐式关系提取和复杂任务处理能力推动着研究学者们不断将机器学习的应用推向更广阔的领域.本文介绍了地震学中常用的机器学习算法及其应用范围,讨论了人工智能与地震数据相结合的发展方向. 展开更多
关键词 地震学 机器学习 特征提取 深度学习 神经网络
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基于机器学习的光网络路由与频谱分配机制研究 认领
12
作者 张晓雅 高军诗 +2 位作者 顾仁涛 王迎春 纪越峰 《电信工程技术与标准化》 2021年第4期46-50,共5页
对于光网络而言,路由与频谱分配是制约光层资源利用率和光网络容量的重要问题之一。机器学习迅速发展,为光网络管理与控制的智能化、自动化提供了新的发展方向。本文回顾了近年来基于机器学习的路由频谱分配相关研究,介绍了光网络控制... 对于光网络而言,路由与频谱分配是制约光层资源利用率和光网络容量的重要问题之一。机器学习迅速发展,为光网络管理与控制的智能化、自动化提供了新的发展方向。本文回顾了近年来基于机器学习的路由频谱分配相关研究,介绍了光网络控制中常见的机器学习算法,描述了基于神经网络和强化学习的路由频谱分配机制,最后分析了当前研究在泛化性和可靠性等方面的潜在挑战。 展开更多
关键词 机器学习 弹性光网络 路由与频谱分配 强化学习
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护理领域人工智能的研究热点与趋势分析 认领
13
作者 黄双双 潘海鸥 《护士进修杂志》 2021年第5期423-427,共5页
目的对人工智能技术在护理领域的应用研究进行分析,从而指导国内相关学科专业研究的开展。方法使用Web of Science核心数据库,对库中有关护理领域人工智能应用的文献进行主题检索,检索时间为1994-2020年,共检索到文献845篇,为了更好地... 目的对人工智能技术在护理领域的应用研究进行分析,从而指导国内相关学科专业研究的开展。方法使用Web of Science核心数据库,对库中有关护理领域人工智能应用的文献进行主题检索,检索时间为1994-2020年,共检索到文献845篇,为了更好地突出文献蕴含的信息,我们对845篇文献进行筛选,取出其中类型为article和review的文献,共795篇,对该795篇文献进行文献计量学分析。结果人工智能技术在护理领域的研究于2010年后逐渐进入高速发展期,“慢病管理”“疾病识别和预防”“护理教学”是该领域的研究中心。“智能家庭护理”是近年来的一个新的研究热点。结论人工智能在护理领域应用的研究尚处于初级阶段,主要用于临床护理工作和护理教学改革等方面。这些国际学术研究的热点和趋势对国内护理科研发展有一定的指导和借鉴价值,为科研资源的合理利用分配提供了必要的根据。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 机器学习 数据挖掘 护理教学 护理
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临床医学研究生学习行为的预测模型研究——线性回归和机器学习的对比分析 认领
14
作者 张驰 李彦青 +4 位作者 刘德平 王培忠 陈畑至 李文卓 贾金忠 《中华医学教育探索杂志》 2021年第3期350-355,共6页
目的对比线性回归模型与四种机器学习算法对临床医学研究生学习行为的预测效能,探讨不同预测模型的优缺点和适用性。方法以全国6922名临床医学研究生的调查数据为例,通过自评学习行为量表获得综合得分;在训练集中,分别利用Lasso线性回... 目的对比线性回归模型与四种机器学习算法对临床医学研究生学习行为的预测效能,探讨不同预测模型的优缺点和适用性。方法以全国6922名临床医学研究生的调查数据为例,通过自评学习行为量表获得综合得分;在训练集中,分别利用Lasso线性回归和人工神经网络、决策树、Bootstrap随机森林、提升树四种监督式机器学习算法建立预测模型;对验证集数据进行预测并比较不同模型的预测效能。结果临床医学研究生学习行为综合得分为(3.31±0.54),总体达标率为74.02%。在线性回归模型中,年龄、学校级别、学位类型、学习兴趣、压力和满意度对学习行为的影响差异有统计学意义;在对验证集的预测中,线性回归模型的敏感度为0.484,特异度为0.914,准确率为0.801。四种机器学习算法的各项指标均高于线性回归模型,其中随机森林的提升度最高。结论线性回归模型对研究生学习行为的预测效果良好,机器学习在预测准确性上优于线性回归模型,但传统线性回归模型在计算效率和可解读性上具有一定优势。 展开更多
关键词 学习行为 预测模型 线性回归 机器学习
基于知识图谱的体育人工智能研究分析 认领
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作者 路来冰 王艳 +1 位作者 马忆萌 许金富 《首都体育学院学报》 北大核心 2021年第1期6-18,66,共14页
以Web of Science数据库1994年以来“体育”“锻炼”“运动”“机器学习”“深度学习”“计算机视觉”等关键词为主题的926篇文献为数据来源,利用“Cite Space V”软件进行可视化处理和分析,以知识图谱的方式梳理近25年的体育人工智能研... 以Web of Science数据库1994年以来“体育”“锻炼”“运动”“机器学习”“深度学习”“计算机视觉”等关键词为主题的926篇文献为数据来源,利用“Cite Space V”软件进行可视化处理和分析,以知识图谱的方式梳理近25年的体育人工智能研究,探讨体育人工智能研究的进展和发展方向。认为:1)体育人工智能研究地区分布较广,美国处于世界领先水平,中国的研究质量有待提高。2)体育人工智能研究的高产作者与团队集中在美国高校,以开发与完善针对不同人群的,基于机器学习与深度学习技术的智能穿戴设备为主要研究方向。3)体育人工智能研究涉及到多个学科,主要运用和借鉴工程学、计算机科学和体育科学的研究方法和理论。4)体育人工智能研究的热点分为三大聚类群,具体是体质健康促进、运动损伤防控和运动能力提升。研究载体主要以基于IMU的智能穿戴设备和基于GPU的计算机视觉分析为主。研究算法从机器学习算法逐渐转向深度学习算法。 展开更多
关键词 人工智能 体育 机器学习 计算机视觉 深度学习
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论人工智能在法律判断领域的应用 认领
16
作者 王亦伟 《北京邮电大学学报:社会科学版》 2021年第1期20-27,共8页
有关人工智能的研究很早便涉及法律判断这一应用领域。早期,各国学者立足于知识表示学习模型研究其对法条及案例的演绎推理判断。而随着机器学习模型的兴起,算法模型基于“分类问题”的优化成为了主流。人工智能在法律判断领域的应用及... 有关人工智能的研究很早便涉及法律判断这一应用领域。早期,各国学者立足于知识表示学习模型研究其对法条及案例的演绎推理判断。而随着机器学习模型的兴起,算法模型基于“分类问题”的优化成为了主流。人工智能在法律判断领域的应用及其发展,无疑会降低法律适用的“人治”部分,提升司法效率。但以当前的技术水平,人工智能还远远不能完全替代人在法律判断领域的职能。基于各国研究并结合我国国情梳理当前研究的不足,将有助于推动人工智能在法律判断领域的应用。 展开更多
关键词 人工智能 法律判断 知识表示学习 机器学习
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基于自训练的半监督SQL注入检测算法 认领
17
作者 解银朋 周庆博 +2 位作者 何金栋 谢新志 周嵩 《陕西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期37-43,共7页
针对基于监督学习的SQL注入检测方法在某些场景下不适用的问题,本文提出一种基于自训练的半监督SQL注入检测方法(self-training based semi-supervised SQL injection detection,S4ID)。S4ID首先对SQL语句进行特征提取,包括基于语法树... 针对基于监督学习的SQL注入检测方法在某些场景下不适用的问题,本文提出一种基于自训练的半监督SQL注入检测方法(self-training based semi-supervised SQL injection detection,S4ID)。S4ID首先对SQL语句进行特征提取,包括基于语法树的模式提取和基于词袋模型的特征向量表示;然后使用基于自训练的半监督算法进行训练,通过从未标记样本中选取部分样本并打上伪标记,实现训练集的扩充,从而改善机器学习模型。实验结果表明,在有标记样本有限的情况下,S4ID可以利用未标记样本,取得比监督学习方法更好的SQL注入检测效果。 展开更多
关键词 SQL注入检测 自训练 机器学习 半监督学习
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基于集成学习的智能电网主机恶意软件检测方法 认领
18
作者 李旭阳 牛鑫 +2 位作者 胡军星 袁俊锋 孟晗 《重庆大学学报》 北大核心 2021年第3期144-150,共7页
目前智能电网恶意软件检测系统主要基于特征库对已知恶意软件进行检测,不适用检测恶意软件未知变种。而现有基于机器学习的恶意软件未知变种检测方法的准确性和鲁棒性有待进一步提升,不足以满足智能电网实际需要。因此,提出一种基于集... 目前智能电网恶意软件检测系统主要基于特征库对已知恶意软件进行检测,不适用检测恶意软件未知变种。而现有基于机器学习的恶意软件未知变种检测方法的准确性和鲁棒性有待进一步提升,不足以满足智能电网实际需要。因此,提出一种基于集成学习的恶意软件未知变种检测方法,利用多源数据集和多种机器学习方法交叉构建单一检测模型,并设计一种基于Logistic的集成学习方法,构建恶意软件未知变种集成检测模型。实验对比分析表明,构建的集成检测模型相较于传统单一检测模型在准确性和鲁棒性方面有着显著提升。 展开更多
关键词 智能电网 恶意软件未知变种检测 机器学习 集成学习
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标签噪声学习算法综述 认领
19
作者 王晓莉 薛丽 《计算机系统应用》 2021年第1期10-18,共9页
机器学习中,训练样本的标签质量严重影响着分类算法的最终效果.虽然干净的标签产生的效果相对来说比较好,但是采集和使用时却费时费力.因此为了节约成本,同时也为了使模型能够适应于一般情况,研究人员逐渐开始针对普通类数据进行学习,... 机器学习中,训练样本的标签质量严重影响着分类算法的最终效果.虽然干净的标签产生的效果相对来说比较好,但是采集和使用时却费时费力.因此为了节约成本,同时也为了使模型能够适应于一般情况,研究人员逐渐开始针对普通类数据进行学习,即带有标签噪声的数据.虽然近些年有些许著作专门针对标签噪声进行研究,但是缺乏对其的全面分析.基于此,本文首先对标签噪声进行简要而全面的介绍,然后对近几年标签噪声的学习算法分别进行显式、隐式两个方面的分析,并做出总结,最后对未来标签噪声的研究做出展望. 展开更多
关键词 标签噪声 深度学习 人工智能 机器学习 损失函数
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基于自注意力和自编码器的少样本学习 认领
20
作者 冀中 柴星亮 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》 EI 北大核心 2021年第4期338-345,共8页
少样本学习旨在提高模型泛化能力,使用少量样本完成对新类别的分类,显著降低深度学习中样本的搜集标注成本和模型的训练成本.目前大多数基于度量学习的少样本学习方法关注模型对某一度量空间的适应,而很少关注提高样本特征的特异性表达... 少样本学习旨在提高模型泛化能力,使用少量样本完成对新类别的分类,显著降低深度学习中样本的搜集标注成本和模型的训练成本.目前大多数基于度量学习的少样本学习方法关注模型对某一度量空间的适应,而很少关注提高样本特征的特异性表达.当样本数量较少时,充分挖掘样本中的信息变得更加重要.基于不同特征图对同一类别的表征能力不同,提出一种通道自注意力的方法,将更具类别表现力的特征通道赋予更大的权重,完成特征图平衡,以提高样本特征表示的可鉴别性.为充分挖掘容易获取样本的更多信息,提出“空间原型”的概念.同时,受自编码器思想的启发,设计一种利用全体样本信息校正类别原型的方法来提高类别原型的准确性.作为一种无参数的增强型特征提取器,所提通道自注意力方法能有效避免少样本学习中广泛存在的模型迁移能力弱问题并且兼容于多种现有少样本学习方法,进一步提高其性能,展现出较好的泛化能力.将两种方法用于原型网络,所提方法在两个少样本分类主流数据集miniImageNet和CUB的3种分类场景下相对原方法均带来较大性能提升.特别地,当训练集和测试集领域跨度较大时,所提方法相对原方法可获得10.23%的绝对性能提升和17.04%的相对性能提升,这充分展现出所提方法的有效性. 展开更多
关键词 少样本学习 图像分类 机器学习 通道自注意力 自编码器
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