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会话问答即多轮问答任务,是对话式人工智能的重要组成部分.如何对复杂的上下文信息进行高效特征提取,一直是会话问答任务的重大难题.现有的方法通常会对其经过多层LSTM处理,很容易产生冗余信息造成上下文偏差.为此,提出动态编码网络的方法,该方法基于Encoder-Decoder框架,但在编码过程融入了动态的方式,以更好地理解段落中的内容和会话历史信息.在动态编码层,编码机制迭代地读取对话历史信息,并且每次迭代的输出都将通过决策器Pd与之前的编码表示动态结合,舍弃不相关的信息,生成新的编码表示,随后被送往下一迭代程序中.最终,使模型预测答案的质量更高,整个对话更加流畅连贯.在最新发布的CoQA数据集的实验结果与各种基准和模型变体相比,证明了提出的方法是有效的.… … 相似文献
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当前在线学习成绩预测研究主要考虑学习行为数据而忽略了学习者在学习过程中的情感状态,成绩预测的准确性仍有较大提升空间,结合学习者的情感特征定量预测学习成绩的研究亟需深入.因此,本文构建了基于自注意力机制的BiLSTM文本情感分类模型,获取情感概率分布向量;提出一种融合情感特征的在线… … 相似文献
李慧 《小型微型计算机系统》2023,44(7):1360-1366
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针对传统ARM处理器算力低、不适用于实时性需求比较高的应用场景的问题,本文提出了一种基于ARM处理器的单指令多数据(Single Instruction Multiple Data, SIMD)指令集的轻量化卷积神经网络计算加速方法,并将该方法用于处理脑电信号(Electroen… … 相似文献
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针对麻雀优化算法在迭代后期种群多样性减少,收敛速度较慢,高纬度求解精度较低等缺点,本文提出一种混合策略改进的麻雀算法.首先,利用佳点集法初始化麻雀个体位置,提高初始个体的多样性;其次,提出黄金莱维飞行策略和t-分布扰动策略共同改进发现者位置更新方式,解决算法在迭代后期种群多样性减… … 相似文献
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SDN(software-defined networking)控制器是SDN网络的核心软件,它的并发缺陷会使网络的运行出现不确定甚至错误.本文对开源SDN控制器的真实历史并发缺陷报告进行深入实证量化分析：首先,从缺陷管理工具自动获取真实缺陷报告并进行预处理获得数据集;其次,基于… … 相似文献
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作为衡量空气污染物浓度的重要指标, 对PM2.5浓度进行监控预测, 能够有效地保护大气环境, 进一步地减少空气污染带来的危害. 随着空气质量自动监测站的大范围建立, 由传统的机器学习搭建的空气质量预测模型已经不能满足当今的需求. 本文提出了一种基于多头注意力机制和高斯概率估计的高斯-注意力预测模型, 并对沈阳市某监测站点的数据进行了训练和测试. 该模型考虑了PM2.5浓度受到其他空气质量数据的影响, 将空气质量数据的分层时间戳(周、日、小时)的信息对齐作为输入, 使用多头注意力机制对于不同子空间的时间序列关联特征进行提取, 能够获得更加完善有效的特征信息, 再经过高斯似然估计得到预测结果. 通过与多种基准模型进行对比, 相较于性能较优的DeepAR, 高斯-注意力预测模型的MSE、MAE分别下降了21%、15%, 有效地提高了预测准确率, 能够较准确地预测出PM2.5浓度.… … 相似文献
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目的 弱监督物体检测是一种仅利用图像类别标签训练物体检测器的技术。近年来弱监督物体检测器的精度不断提高,但在如何提升检出物体的完整性、如何从多个同类物体中区分出单一个体的问题上仍面临极大挑战。围绕上述问题,提出了基于物体布局后验概率图进行多物体图像增广的弱监督物体检测方法ProMIS（probability-based multi-object image synthesis）。方法 将检出物体存储到物体候选池,并将候选池中的物体插入到输入图像中,构造带有伪边界框标注的增广图像,进而利用增广后的图像训练弱监督物体检测器。该方法包含图像增广与弱监督物体检测两个相互作用的模块。图像增广模块将候选池中的物体插入一幅输入图像,该过程通过后验概率的估计与采样对插入物体的类别、位置和尺度进行约束,以保证增广图像的合理性;弱监督物体检测模块利用增广后的多物体图像、对应的类别标签、物体伪边界框标签训练物体检测器,并将原始输入图像上检到的高置信度物体储存到物体候选池中。训练过程中,为了避免过拟合,本文在基线算法的基础上增加一个并行的检测分支,即基于增广边界框的检测分支,该分支利用增广得到的伪边界框标注进行训练,原有基线算法的检测分支仍使用图像标签进行训练。测试时,本文方法仅使用基于增广边界框的检测分支产生检测结果。本文提出的增广策略和检测器的分支结构在不同弱监督物体检测器上均适用。结果 在Pascal VOC（pattern analysis, statistical modeling and computational learning visual object classes）2007和Pascal VOC 2012数据集上,将该方法嵌入到多种现有的弱监督物体检测器中,平均精度均值（mean average precision,mAP）平均获得了2.9%和4.2%的提升。结论 本文证明了采用弱监督物体检测伪边界框标签生成的增广图像包含丰富信息,能够辅助弱监督检测器学习物体部件、整体以及多物体簇之间的区别。… … 相似文献
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针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy, MISMA).引入Halton序列,… … 相似文献
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细粒度视觉分类核心是提取图像判别式特征.目前大多数方法引入注意力机制,使网络聚焦于目标物体的重要区域.然而,这种方法只定位到目标物体的显著特征,无法囊括全部判别式特征,容易混淆具有相似特征的不同类别.因此,文中提出基于融合池化和注意力增强的细粒度视觉分类网络,旨在获得全面判别式特… … 相似文献
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近年来,联邦学习作为破解数据共享壁垒的有效解决方案被广泛关注,并被逐步应用于医疗、金融和智慧城市等领域.联邦学习框架是联邦学习学术研究和工业应用的基石.虽然Google、OpenMined、微众银行和百度等企业开源了各自的联邦学习框架和系统,然而,目前缺少对这些联邦学习开源框架的… … 相似文献
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知识蒸馏(knowledge distillation, KD)通过最大化近似输出分布使“教师网络”指导“学生网络”充分训练,成为大规模深度网络近端迁移、部署及应用的重要技术. 然而,隐私保护意识增强与传输问题加剧使网络训练数据难以获取. 如何在Data-Free的自由环境下,保… … 相似文献
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