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1.
近年来,人工智能的相关应用被越来越细化到不同的应用场景,而对不同的应用场景都进行相应的数据收集,模型训练,模型调优等步骤需要消耗大量的时间精力会严重影响人工智能技术应用的效率.因此如何基于现有的成熟的训练过的模型迁移到其他应用场景是当前应用人工智能技术的关键问题.域适应算法主要研究将源域模型有效地迁移到目标域,这为上述问题提供了一个重要的解决思路.本文提出小样本对抗判别域适应算法,相对于无监督域适应算法能够在更严格的约束下-仅需要少量的目标域样本,在标准数据集上取得了优于对抗判别域适应算法(Adversarial Discriminative Domain Adaptation,ADDA)算法的表现,在单任务中最高提升幅度达16.9%.本文中,首先,提出了两种新的数据增强方法,以构建符合双域联合分布的图像以丰富样本多样性并填充特征空间,解决小样本约束下模型易过拟合到少量目标域样本的问题.接着,结合双域样本配对机制和ADDA算法,将以大量目标域样本为条件的无监督域适应算法改进为面向小样本约束的有监督域适应算法.在域适应过程中,引入类标签平滑损失来抑制过拟合现象,并结合度量学习中的最大平均... 相似文献
2.
深度学习取得了巨大成就,尤其是在计算机视觉领域,已经接近人类水平.但是这些成果大多依赖于巨大规模的训练数据,在面对数据量较小的情况时,往往产生严重的过度拟合和灾难性的遗忘.最近的研究表明,采用元学习的方法可以解决此问题.元学习模型由特征提取与分类算法两个模块组成,目前大部分研究都关注于设计合适的分类算法,忽视了特征的重要性.本文认为每个类都有自身独有的一些类特征,这些特征更明显的图像更易于识别.因此提出了类特征增强的方法,借助相似类来获得类特征,在特征的层面上对图像进行增强,使提取后的特征更有利于当前的分类任务.类特征增强是一个通用框架,可以与大多数元学习方法相结合.本文将其与常用的原型网络相结合,在Mini-ImageNet数据集上取得了更好的实验效果. 相似文献
3.
本文阐述了一种应用于大规模数据节点划分的改进网格密度峰值聚类算法.针对传统的密度峰值聚类算法距离矩阵计算时间长,人工选取阈值对聚类结果的影响较大,限制其在大规模数据集中的应用等缺点,本文采用基于自适应网格划分的密度峰值聚类,通过判断网格均衡来计算网格间距离,引入万有引力得到网格相对引力,通过极大值平均选取法自动得到密度与引力阈值.经过不同数据集的对比实验,本文提出的大规模节点划分算法在保证算法准确度的同时,其执行速度最高约提升了77%,由轮廓系数评估的聚类质量稳定在0.42左右. 相似文献
4.
针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,以此提升发现重叠社区的速度.该算法还引入了节点连接社区强度,利用其降低标签更新过程中的随机性.此外,引入节点连接社区强度,还可以防止标签的过度传播.在真实网络和人工合成网络上的实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 相似文献
5.
协同过滤推荐算法是个性化推荐系统中最常用的方法之一,其中相似度计算直接影响基于内存的协同过滤推荐算法的推荐质量.针对协同过滤推荐算法中传统的用户间相似度计算方法仅考虑共同评分项评分数值上的差异导致难以准确衡量非偏好评分场景中用户间相似度的问题,本文提出一种基于余弦相似度并融合评分相对差异的用户间相似度计算方法.该方法考虑评分规模上的差异,计算评分相对相似度并且引入放大系数,在非偏好评分的场景下可以更加准确地区分用户间差异.在真实的数据集上完成对比实验分析,结果表明在非偏好评分场景下,所提方法相较于对比方法能降低预测误差,提高推荐质量. 相似文献
6.
帧聚合传输技术因其高效的传输效率被广泛使用.针对密集部署环境,下一代无线局域网标准IEEE 802.11ax基于帧聚合传输技术提出多流量标识符技术,允许多种不同流量类型的数据聚合传输,提升了密集环境下帧聚合传输性能.然而,上行链路多用户随机接入机制无法保障诸如视频、语音等高吞吐率低时延的传输业务需求.因此,本文利用帧聚合多流量标识符技术,对密集部署站点流量随机到达过程建模分析,推导出帧聚合时延表达式,并提出自适应时延敏感帧聚合传输方案.该方案根据站点缓存数据包的时延约束,使用二分搜索算法动态地调整帧聚合数目来最大化网络整体吞吐率.仿真结果表明,所提方案能够有效地降低站点时延和丢包率,提升网络吞吐率. 相似文献
7.
分类方法通过比较数据之间的相似性,把不同特征或属性的数据分别归属到不同的类别,在金融、医学和生物等领域有着广泛的应用.本文首次提出了一种利用社区选举和链路预测的分类方法(CCELP),该方法首先用k近邻算法将数据集转化成一个稀疏网络,接着使用社区检测算法把网络划分为多个社区,并通过投票选举得到每个社区的代表节点,移除不符合“过半数原则”的部分代表节点,将剩余代表节点同社区内节点相连得到新网络;接着提出了考虑二级共同邻居的分类链路预测(CLP)指标,在新网络中按照节点和代表节点间的CLP指标把节点归属到不同的类别中去,从而完成数据分类.在16个数据集上,CCELP与8种知名分类方法进行了比较,实验结果表明CCELP具有优异的分类效果. 相似文献
8.
随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角色.介绍了空间数据智能的概念、空间数据智能领域所面临的技术挑战及空间数据智能的关键技术,同时介绍了空间数据智能在社会生活中的典型应用场景,最后对空间数据智能研究的发展做出了展望. 相似文献
9.
持久性内存具有非易失性、可字节寻址、随机读写速度快、能耗低以及可扩展性强等优良特性,为大数据存储和处理提供了新的机遇.然而,持久性内存系统的故障一致性问题为其广泛推广应用带来挑战.现有一致性保证的研究工作通常以增加额外读写为代价,对持久性内存系统的性能和寿命在时间和空间维度产生了一定的影响.为了降低该影响,提出一种耐久性感知的持久性内存异地更新机制(endurance aware out-of-place update for persistent memory,EAOOP).通过软件透明的异地更新技术,为持久性内存提供耐久性感知的内存管理,将数据交替刷新至原始数据区域和更新数据区域.EAOOP既保证了系统的故障一致性,又避免了冗余的数据合并操作.同时,为了高效利用内存空间,在后台执行轻量级垃圾回收,处理更新数据区域的旧数据,减少了额外的写放大和带宽占用,从而进一步降低了对持久性内存寿命和性能的影响.实验显示,EAOOP相比于现有工作,具有更高的性能和更少的开销.其中,事务处理吞吐量提升了1.6倍,总线延迟和写数量分别减少了27.3%和32.4%. 相似文献
10.
当海量数据请求访问异构内存系统时,异构内存页在动态随机存储器(dynamic random access memory, DRAM)和非易失性存储器(non-volatile memory, NVM)之间进行频繁的往返迁移.然而,应用于传统内存页的迁移策略难以适应内存页"冷""热"度的快速动态变化,这使得从DRAM迁移至NVM的"冷"页面可能在短时间内变"热"从而产生大量冗余的迁移操作.当前的相关研究都仅着眼于正在执行迁移的页面而忽视了等待迁移和完成迁移的页面,且判断"冷""热"程度的标准不一,使得冗余的迁移大量产生.因此,提出了一个基于DRAM牺牲Cache的异构内存页迁移机制(VC-HMM),使用非易失性存储器中工艺较为成熟的相变存储器(phase change memory, PCM),通过在DRAM和PCM之间增加一个由DRAM构成的小容量牺牲Cache将系统主存DRAM中变"冷"的页面迁移到牺牲Cache中,以避免主存页面在短时间内再次变"热"而造成的冗余迁移.同时,还使得迁回PCM的部分页面不需要写回,减少PCM存储单元的写入操作次数,延长PCM的使用寿命.另外,对于不同的工作负载,VC-HMM可以自适应设置迁移操作的参数,增加迁移的合理性.实验结果表明:与其他迁移策略(CoinMigrator, MQRA,THMigrator)相比,VC-HMM平均减少了至少62.97%的PCM写操作次数、22.72%的平均访问时延、38.37%的重复迁移操作以及3.40%的系统能耗. 相似文献