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1.
一种基于跨领域典型相关性分析的迁移学习方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
作为迁移学习的一个重要研究方向,基于特征映射的方法学习各领域特有特征与领域共享特征之间的相关性,通过一些相关特征减少领域之间的差异,已经获得了广泛的关注和研究。典型相关性分析是一种用来分析两组随机变量之间相关性的统计分析工具。将典型相关性分析引入迁移学习,结合基于特征映射迁移学习的思路,提出了一种跨领域典型相关性分析算法。该算法在保持各领域特有特征与领域共享特征相关性的基础上,通过选择合适的基向量组合训练分类器,使降维后的相关特征在领域间具有相似的判别性。在20Newsgroups 上864个分类问题以及多领域情感分析数据集上12个分类问题的实验结果表明,跨领域典型相关性分析算法可以有效地提高跨领域迁移分类准确率。  相似文献
2.
混合概率典型相关性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
典型相关性分析(canonical correlation analysis ,CCA)是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA 不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象。采用局部化的方法,在概率典型相关性分析(probabilistic CCA ,PCCA )的基础上,使用概率混合模型框架,提出了混合概率典型相关性分析模型(mixture of probabilistic CCA ,MixPCCA )以及估计模型参数的2阶段期望最大化(expectation maximization ,EM )算法,并给出了使用聚类融合确定局部线性模型数量的方法和 MixPCCA 模型应用于模式识别的理论框架。在手写体数据集 USPS 和 MNIST 上的实验证明,MixPCCA 模型通过混合多个局部线性 PCCA 模型不仅提供了一种捕捉复杂的全局非线性相关性的解决方案,而且还具备检测只在局部区域才存在的相关性的能力。  相似文献
3.
网络服务等新型高通量应用的迅速兴起给传统处理器设计带来了巨大的挑战.高通量众核处理器作为面向此类应用的新型处理器结构成为研究热点.然而,随着片上处理核数量的剧增,加之高通量应用的数据密集型特点,“存储墙”问题进一步加剧.通过分析高通量应用访存行为,发现此类应用存在着大量的细粒度访存,降低了访存带宽的有效利用率.基于此分析,在高通量处理器设计中通过添加访存请求收集表(memory access collection table,MACT)硬件机制,结合消息式内存机制,用于收集离散的访存请求并进行批量处理.MACT硬件机制的实现,提高了访存带宽的有效利用率,同时也提高了执行效率;并通过时间窗口机制,确保访存请求在最晚期限之前发送出去,保证任务的实时性.实验以典型高通量应用WordCount,TeraSort,Search为基准测试程序.添加MACT硬件机制后,访存数量减少约49%,访存带宽提高约24%,平均执行速度提高约89%.  相似文献
4.
针对超声心动周期序列图的腔室自动分割过程中,弱边缘轮廓难以有效提取的问题,提出一种基于加速健壮特征(SURF)拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法.首先对序列中第一帧图像进行人工标记弱边缘轮廓;然后,提取弱边缘轮廓周围的SURF点,建立Delaunay三角网;接着,通过相邻两帧之间的特征点匹配,预测后续帧的弱边缘轮廓;之后,用Chan-Vese模型提取粗糙轮廓;最后采用区域生长算法得到精确的目标轮廓.实验结果表明,该算法能较好地完整提取超声序列图像中含弱边缘的腔室轮廓,并且与专家手动分割结果相近.  相似文献
5.
在监督场景下线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种非常有效的特征提取方法.然而,LDA在小样本情况下通常会出现过拟合现象,并且学习的投影变换难以给出人类认知上的解释.针对这些问题,特别是可解释性结构的发现,借助于LDA的线性回归模型和结构化稀疏L2,1范数,提出了结构化稀疏线性判别分析(structured sparse LDA,SSLDA)方法.进一步,为了去除线性变换间的相关性,提出了正交化的SSLDA(orthogonalized SSLDA,OSSLDA),它能更加有效地学习到细致的结构信息.为了求解这2个模型,引入了一个半二次的优化算法,它在投影变换和新引入的辅助变量之间采用交替优化的思想.为了验证所提出的方法,在AR、扩展的YaleB和MultiPIE 3个人脸数据库上对比了LDA及其变种方法,实验表明了所提出方法的有效性以及可解释性.  相似文献
6.
北京谱仪III(BESIII)高能物理实验产生PB量级的实验数据,海量数据的处理和分析对计算资源提出较大挑战。分布式计算是整合异构计算资源和解决计算资源短缺的可行方案。根据BESIII实验需求对分布式计算所需的元数据管理进行研究,提出数据文件的元数据模型,利用中间件软件DIRAC的目录服务设计并实现元数据管理系统。该系统利用树型目录结构、物理文件名动态构建和虚拟数据集等技术,组织和存储各种类型的元数据,实现查询请求、逻辑文件以及物理文件之间的映射,使用数字证书和开放安全套接层协议保证系统安全。将该系统应用于实验数据分析和处理中,测试结果表明,当并发用户访问量为300时,查询时间仅为0.3 s,证明该系统性能较好,可以满足BESIII实验的应用需要。  相似文献
7.
布尔方程组求解技术对于密码分析具有重要的现实意义.然而,在众多求解算法的实际计算过程中,难以抑制的空间需求增长与计算机系统有限的存储能力之间的矛盾,正是当前制约布尔方程组求解技术取得更大成果的最主要瓶颈.针对基于消项的求解算法,分析了该矛盾的产生根源,提出了解决途径,进而设计了一种全新的布尔多项式计算机表示,称之为BanYan.BanYan适用于基于首项约化的求解算法,如F4,F5,XL等算法.通过记录中间结果的生成信息而非其本身,避免算法实现陷入项数规模高速膨胀带来的巨大存储负担.与BDD和系数矩阵等基于项的传统布尔多项式表示相比,平均情况以及最坏情况下,使用BanYan表示法所需要的空间约为项数表示法的1?l(l为计算过程中产生的多项式的平均项数),从而显著提升布尔方程组求解算法的现实求解能力.  相似文献
8.
视频在网站上呈现时,最先映入眼帘的都是一幅静态的封面图像——视频缩略图。主题明确且图像易见的视频缩略图,能让用户在预览时更容易、更快捷地抓住视频主题信息,提高该视频的吸引力,获得更多的点击量和提升用户的浏览体验及观看兴趣。本文针对网络视频缩略图的推荐,在视觉内容分析基础上,通过融合图像易获取性评价和视频内容代表性评价来获得缩略图推荐结果。在网络视频数据集上实施的主客观评价实验表明,本文方法所推荐的视频缩略图与原有人工标注的缩略图相比,有着较好的一致性,能够满足实际应用的需求。  相似文献
9.
胡翔  焦莉  柴叶生 《计算机科学》2016,43(11):49-54
UML模型一般不能直接进行性能分析,需要利用模型转换的方法将其转换成其他分析模型,比如排队论、随机进程代数或者随机Petri网等模型。利用Eclipse平台上的Papyrus建立3种类型的UML模型(用例图、部署图和活动图)来对系统进行建模,并利用MARTE规范添加一些性能相关的信息;然后利用ATL实现UML模型到广义随机Petri网(GSPN)模型的转换,并使用XStream将上一步得到的GSPN模型转换成分析工具所支持的格式;最后利用基于GSPN的性能分析方法进行系统性能分析。同时给出了一系列性能指标的计算方法,如利用率、吞吐量、平均等待请求的数目以及响应时间等,可以考察系统性能的多个方面,方便系统设计和开发人员对系统性能进行分析和优化。  相似文献
10.
基于图像的三维重建是计算机视觉领域中一个重要的研究主题.针对目前深度神经网络无法有效剔除多幅图像对应点中的外点的问题,提出一种鲁棒的深度卷积神经网络,用以从多幅图像对应点中准确地恢复场景的三维射影结构.该网络首先把输入的对应点分为多个不同的子集,每个子集独立地进行射影重建;然后通过权重计算层得到每个射影重建的权重;最后通过合并层对这些不同的射影重建加权求和,得到最终的鲁棒的射影重建.实验结果表明,该网络具有较高的重建精度和很强的鲁棒性.  相似文献
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