一种吸引分岔知识网模型及其应用实例

本文基于非线性动力学，特别是托姆的形态发生学思想，针对视觉学习，给出了一种吸引分岔知识网模型，用于解决知识表示和获取问题，通过引入皮亚杰发生认识论中的概念，模型拥有的学习功能包括强化、同化、顺应、聚合、分裂和遗忘；这样就给出了一个学习视觉知识的完整方法，３个应用系统的结果表明，该模型及其学习方法，以于解决实现问题，是有效和适用的。     

计算机视觉模型中的知识及其表示

计算机视觉模型是计算机完成视觉任务时所要具备的知识.根据任务的需要,确定模型中应当具有哪些知识并选择合适的表示方法,是建立一个计算机视觉系统首先要解决的问题,并将从根本上影响系统的性能.该文将这些知识分为几何知识、物理知识和关系三种类型,概括论述了各类知识的作用和现有的各种表示方法,并特别指出了物理知识在视觉模型中的重要性.     

基于知识的参数化设计层次模型

提出一种融合知识的参数化设计层次模型，以解决系列化产品大量重复设计问题．首先，在分析计算机辅助产品设计现状的基础上，提出以行业知识表示为核心的模型框架；然后，对构成模型的各个层次模型及层次间的结合等问题进行详细讨论，提出融合行业知识的设计特征、行业知识的三元组统一描述方法以及基于知识的装配等概念；最后，结合压力机产品主传动系统的设计，给出了模型实现的实例．     

基于智能体的混合知识自适应推理控制

本文将传统的混合知识表示法推广，建立了一个将一般知识、案例知识、模型知识、模型知识及神经网络知识有机集成的结构．该种知识表示结构有助于知识的搜索、匹配和推理控制，解决了复杂问题的知识表示．为适应推理方法的需要，将各种不同的推理方法有机融合与集成，提出一种基于智能体的自适应推理控制结构，该种自适应推理控制结构对于改进解决复杂问题的效果以及提高解决复杂问题的效率具有重要意义。     

融合知识表示学习的双向注意力问答模型

知识图谱问答是自然语言处理领域的研究热点之一,近年来受到广泛的关注。知识图谱问答面临需要结合多条三元组进行推理的多跳问题以及知识图谱不完整等挑战,为解决这些问题,提出了一种融合知识表示学习的双向注意力模型（Bidirectional Attention model combining Knowledge Representation,KR-BAT）。引入知识表示学习以提高模型全局建模能力,应对知识图谱不完整的情况;使用双向注意力模型捕捉候选答案和问题间丰富的交互信息,经过分析推理给出答案。在MetaQA数据集上进行了实验,对比VRN、KV-MemNN、GraftNet等基准模型,在完整知识图谱上达到了非常有竞争力的性能,在不完整知识图谱上大幅度优于基准模型。     

知识图谱嵌入技术研究进展

知识图谱嵌入(KGE)是知识图谱领域一个新的研究热点,旨在利用词向量的平移不变性将知识图谱中实体和关系嵌入到低维向量空间,进而完成知识表示.以解决实际问题的类型为划分依据,首先,阐述了四类主要的知识图谱嵌入方法,包括基于深度学习的方法、基于图形特征的方法、基于翻译模型的方法以及基于其他模型的方法,对每种模型的算法思想进行详细阐述,总结了每种模型的优缺点;其次,从常用数据集、评价指标、算法、实验四方面对知识图谱嵌入算法实验进行分析与归纳,对嵌入方法做了横纵向对比;最后,从解决实际问题的角度出发,给出了知识图谱嵌入技术未来的发展方向.通过研究,发现在基于深度学习的方法中,LCPE模型的效果最好;在基于图形特征的方法中,TCE模型的效果最好;在基于翻译模型的方法中,NTransGH模型的效果最好.今后的研究可以在LCPE、TCE、NTransGH的基础上进行拓展,不断提高链接预测和三元组分类的实验效果.     

属性语义与图谱语义融合增强的 零次学习图像识别

零次学习(ZSL)是迁移学习在图像识别领域一个重要的分支。其主要的学习方法是在不使用未见类 的情况下,通过训练可见类语义属性和视觉属性映射关系来对未见类样本进行识别,是当前图像识别领域的热点。 现有的 ZSL 模型存在语义属性和视觉属性的信息不对称,语义信息不能很好地描述视觉信息,从而出现了领域漂 移问题。未见类语义属性到视觉属性合成过程中部分视觉特征信息未被合成,影响了识别准确率。为了解决未见 类语义特征缺失和未见类视觉特征匹配合成问题,本文设计了属性语义与图谱语义融合增强的 ZSL 模型实现 ZSL 效果的提升。该模型学习过程中使用知识图谱关联视觉特征,同时考虑样本之间的属性联系,对可见类样本和未 见类样本语义信息进行了增强,采用对抗式的学习过程加强视觉特征的合成。该方法在 4 个典型的数据集上实验 表现出了较好的实验效果,模型也可以合成较为细致的视觉特征,优于目前已有的 ZSL 方法。     

智能制造中的计算机视觉应用瓶颈问题

计算机视觉在智能制造工业检测中发挥着检测识别和定位分析的重要作用,为提高工业检测的检测速率和准确率以及智能自动化程度做出了巨大的贡献。然而计算机视觉在应用过程中一直存在技术应用难点,其中3大瓶颈问题是：计算机视觉应用易受光照影响、样本数据难以支持深度学习、先验知识难以加入演化算法。这些瓶颈问题使得计算机视觉在智能制造中的应用无法发挥最佳效能。因此,需要系统地加以分析和解决。本文总结了智能制造和计算机视觉的概念及其重要性,分析了计算机视觉在智能制造工业检测领域的发展现状和需求。针对计算机视觉应用存在的3大瓶颈问题总结分析了问题现状和已有解决方法。经过深入分析发现：针对受光照影响大的问题,可以通过算法和图像采集两个环节解决;针对样本数据难以支持深度学习的问题,可以通过小样本数据处理算法和样本数量分布平衡方法解决;针对先验知识难以加入演化算法的问题,可以通过机器学习和强化学习解决。上述解决方案中的方法不尽相同,各有优劣,需要结合智能制造中具体应用研究和改进。     

实现人工神经网络知识增殖能力的一种方法

具有知识增殖能力的神经学习系统是人工神经网络发展的一个重要方向，备受研究人员的关注．传统上对神经学习系统知识的增殖或重用研究偏重于对个体网络的改造，根据知识积累和继承的思想，引入自治神经网络(autonomous artificial neural network，AANN)的理念，以此作为构造知识可增殖神经学习系统的基础，利用群体网络的方法成功解决了神经学习系统的拓展和知识增殖问题．AANN和一般神经网络的区别在于其自治能力，采用AANN模块构造的神经学习系统，具有知识增殖能力，其可靠性、可拓展性和灵活性都得到提高．实验结果表明，该方法构造的群体网络系统可有效继承其模块所学习的知识．     

管理知识，掌控人生（上）

“活到老，学到老”，每个人都要时刻学习．利用无所不能、无所不包的网络为自己充电是个好方法。可是网海茫茫，我们去哪里获取知识？找到了知识又怎么保存和整理？如果有好的资源，当然还少不了和好友分享．怎么解决这些网络学习中的问题？一起来看看这三位网友的学习经验谈。     

结合记忆与迁移学习的小样本学习

小样本学习是视觉识别中的一个受关注的领域,旨在通过少量的数据来学习新的视觉概念。为了解决小样本问题,一些元学习方法提出从大量辅助任务中学习可迁移的知识并将其应用于目标任务上。为了更好地对知识进行迁移,提出了一种基于记忆的迁移学习方法。提出一种权重分解策略,将部分权重分解为冻结权重与可学习权重,在迁移学习中通过固定冻结权重,仅更新可学习权重的方式来减少模型需要学习的参数。通过一个额外的记忆模块来存储之前任务的经验,在学习新任务时,这些经验被用来初始化模型的参数状态,以此更好地进行迁移学习。通过在miniImageNet、tieredImageNet以及CUB数据集上的实验结果表明,相对于其他先进的方法,该方法在小样本分类任务上取得了具有竞争力甚至是更好的表现。     

视觉知识：跨媒体智能进化的新支点

回顾跨媒体智能的发展历程,分析跨媒体智能的新趋势与现实瓶颈,展望跨媒体智能的未来前景。跨媒体智能旨在融合多来源、多模态数据,并试图利用不同媒体数据间的关系进行高层次语义理解与逻辑推理。现有跨媒体算法主要遵循了单媒体表达到多媒体融合的范式,其中特征学习与逻辑推理两个过程相对割裂,无法综合多源多层次的语义信息以获得统一特征,阻碍了推理和学习过程的相互促进和修正。这类范式缺乏显式知识积累与多级结构理解的过程,同时限制了模型可信度与鲁棒性。在这样的背景下,本文转向一种新的智能表达方式——视觉知识。以视觉知识驱动的跨媒体智能具有多层次建模和知识推理的特点,并易于进行视觉操作与重建。本文介绍了视觉知识的3个基本要素,即视觉概念、视觉关系和视觉推理,并对每个要素展开详细讨论与分析。视觉知识有助于实现数据与知识驱动的统一框架,学习可归因可溯源的结构化表达,推动跨媒体知识关联与智能推理。视觉知识具有强大的知识抽象表达能力和多重知识互补能力,为跨媒体智能进化提供了新的有力支点。     

混合模式的网络流量分类方法

为了更好地满足用户对各类Internet业务服务质量越来越精细的要求,流量分类是网络管理的重要环节之一。通过分析、对比基于端口号匹配、特征字段分析和流统计特征的机器学习分类方法的应用现状及其优缺点,针对单一分类方法存在的分类准确度不高、分类时间长等问题,提出一种混合模式的网络流量分类方案。此方案结合端口号匹配和机器学习分类方法,采用输出结果可视化的自组织映射网络算法实现网络流量在应用层的分类。实验表明,该方案能有效地实现对网络流量应用类型的分类,分类结果可视化效果好。     

基于弱标签的多示例迁移学习方法

作为监督学习的一种变体,多示例学习(MIL)试图从包中的示例中学习分类器。在多示例学习中,标签与包相关联,而不是与单个示例相关联。包的标签是已知的,示例的标签是未知的。MIL可以解决标记模糊问题,但要解决带有弱标签的问题并不容易。对于弱标签问题,包和示例的标签都是未知的,但它们是潜在的变量。现在有多个标签和示例,可以通过对不同标签进行加权来近似估计包和示例的标签。提出了一种新的基于迁移学习的多示例学习框架来解决弱标签的问题。首先构造了一个基于多示例方法的迁移学习模型,该模型可以将知识从源任务迁移到目标任务中,从而将弱标签问题转换为多示例学习问题。在此基础上,提出了一种求解多示例迁移学习模型的迭代框架。实验结果表明,该方法优于现有多示例学习方法。     

场景图谱驱动目标搜索的多智能体强化学习

针对强化学习在视觉语义导航任务中准确率低,导航效率不高,容错率太差,且部分只适用于单智能体等问题,提出一种基于场景先验的多智能体目标搜索算法。该算法利用强化学习,将单智能体系统拓展到多智能体系统上将场景图谱作为先验知识辅助智能体团队进行视觉探索,利用集中式训练分布式探索的多智能体强化学习的方法以大幅度提升智能体团队的准确率和工作效率。通过在AI2THOR中进行训练测试,并与其他算法进行对比证明此方法无论在目标搜索的准确率还是效率上都优先于其他算法。     

基于Beta分布和半监督学习的非确定性知识图谱嵌入模型

近年来,面向确定性知识图谱的嵌入模型在知识图谱补全等任务中取得了长足的进展,但如何设计和训练面向非确定性知识图谱的嵌入模型仍然是一个重要挑战。不同于确定性知识图谱,非确定性知识图谱的每个事实三元组都有着对应的置信度,因此,非确定性知识图谱嵌入模型需要准确地计算出每个三元组的置信度。现有的非确定性知识图谱嵌入模型结构较为简单,只能处理对称关系,并且无法很好地处理假负(false-negative)样本问题。为了解决上述问题,该文首先提出了一个用于训练非确定性知识图谱嵌入模型的统一框架,该框架使用基于多模型的半监督学习方法训练非确定性知识图谱嵌入模型。为了解决半监督学习中半监督样本噪声过高的问题,我们还使用蒙特卡洛Dropout计算出模型对输出结果的不确定度,并根据该不确定度有效地过滤了半监督样本中的噪声数据。此外,为了更好地表示非确定性知识图谱中实体和关系的不确定性以处理更复杂的关系,该文还提出了基于Beta分布的非确定性知识图谱嵌入模型UBetaE,该模型将实体、关系均表示为一组相互独立的Beta分布。在公开数据集上的实验结果表明,结合该文所提出的半监督学习方法和UBetaE模型,不仅极大地缓解了假负样本问题,还在多个任务中明显优于UKGE等当前最优的非确定性知识图谱嵌入模型。     

Leukocyte image segmentation by visual attention and extreme learning machine

This paper presents a fast and simple framework for leukocyte image segmentation by learning with extreme learning machine (ELM) and sampling via simulating visual system. In sampling stage, visual attention and the effect of microsaccades in fixation are simulated. The high gradient pixels in fixation regions are sampled to group training set. We designed an automatic sampling process for leukocyte image according to the staining knowledge of blood smears. In learning stage, ELM classifier is trained online to simulate visual neuron system and then extracts pixels of object from image. The ELM-based segmentation is fully automatic by the proposed framework, which could find efficient samples actively, train the classification model in real time and almost no parameter adjusted. Experimental results demonstrated the new method could extract entire leukocyte from complex scenes, has equivalent performance compared to the SVM-based method and exceeds the marker-controlled watershed algorithm.