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1.
代亮  梅洋  钱超  孟芸  汪贵平 《控制与决策》2021,36(12):2937-2945
对大规模路网交通流进行准确预测,能够应用于区域交通协同控制与管理,提高路网运行效率.针对如何高精度地拟合大规模路网交通流时空分布并对其进行准确预测,提出基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)的大规模路网交通流预测算法.根据大规模路网交通流数据特点,为了增加模型对时间相关性和远距离空间相关性特征的抽象能力,采用残差U型网络作为生成器来增加网络深度;采用多重判别器分别从时间和空间特征来对生成数据进行判别,从而提高判别器的判别能力.所提算法能够解决判别型深度学习模型仅能针对路网整体误差最小化,而忽略各交通流观测点预测误差最小化原则的问题,能够更好地满足现实交通场景需求.实验结果表明,所提算法能够有效地学习路网交通流数据内部多因素耦合特性,具有更高的预测精度.  相似文献
2.
最近的研究表明,与传统的推荐方法相比,在有评论的文本情况下,深度学习方法可以更加有效地提高推荐系统的性能。例如,DeepCoNN模型使用神经网络来学习目标用户编写的所有评论文本的一种潜在表示形式,以及目标项目所有评论文本的第二种潜在表示形式,然后将这些潜在形式组合起来,以获得推荐任务的最新性能。评论文本的大部分预测价值来自目标用户对目标项目的评论。基于此,笔者首先介绍了一种将这些信息用于推荐的方法,即使目标用户对目标项目的评论不可用时也能用于推荐。该模型通过引入一个表示目标用户-目标项对的附加潜在层来扩展DeepCoNN模型;然后,在训练时将这个层加入正则化,使其类似于目标用户对目标项的另一个潜在表示。实验证明扩展版本比原版本的技术水平有了很大的改进。  相似文献
3.
深度学习在很多人工智能应用领域中取得成功的关键原因在于,通过复杂的深层网络模型从海量数据中学习丰富的知识。然而,深度学习模型内部高度的复杂性常导致人们难以理解模型的决策结果,造成深度学习模型的不可解释性,从而限制了模型的实际部署。因此,亟需提高深度学习模型的可解释性,使模型透明化,以推动人工智能领域研究的发展。本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路。  相似文献
4.
王文琦  汪润  王丽娜  唐奔宵 《软件学报》2019,30(8):2415-2427
研究表明,在深度神经网络(DNN)的输入中添加小的扰动信息,能够使得DNN出现误判,这种攻击被称为对抗样本攻击.而对抗样本攻击也存在于基于DNN的中文文本的情感倾向性检测中,因此提出了一种面向中文文本的对抗样本生成方法WordHanding.该方法设计了新的词语重要性计算算法,并用同音词替换以生成对抗样本,用于在黑盒情况下实施对抗样本攻击.采用真实的数据集(京东购物评论和携程酒店评论),在长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)这两种DNN模型上验证该方法的有效性.实验结果表明,生成的对抗样本能够很好地误导中文文本的倾向性检测系统.  相似文献
5.
王岩  唐杰 《中文信息学报》2019,33(2):97-104
网络表示学习算法是社交网络分析领域的一个热点问题。该文旨在研究现有的各种网络表示学习算法,并分析各类算法在不同结构的网络数据中的性能,对3大类别、共10种网络表示学习算法在8个网络上进行了网络节点的多标签分类以验证算法的性能,以此来全面评价各类算法的效果、效率和应用范围。实验结果表明,DeepWalk这种流行的深度学习算法在各种类型的网络中有着稳定而较好的效果。而基于矩阵分解算法的应用,则受限于其较高的空间复杂度。  相似文献
6.
目的 水泥厂作为重要的污染源企业需要对其进行统计和监管,近几年随着卫星遥感技术的发展和遥感影像分辨率的提高,使得基于卫星影像进行水泥厂目标检测成为可能。但是由于遥感图像中建筑目标的环境复杂多变,同时各个水泥厂在生产规模、设备构成、厂区结构、坐落方位上存在较大差异,图像表观上的形态各异和复杂环境干扰使得传统图像识别方法难以设计和提取有效特征。鉴于深度学习在视觉目标检测领域的成功应用,本文将研究应用深度卷积神经网络方法,实现在卫星图像上识别与定位水泥厂目标,为环保部门提供一种高效便捷的水泥厂目标检测和统计方法。方法 基于面向目标检测与定位的Faster R-CNN深度学习框架,以准确检测与定位水泥厂区域为目的,以京津冀地区的水泥厂位置作为训练和测试数据集,选用3种结构不同的提取特征卷积神经网络模型进行了对比实验。并针对小样本训练容易出现的过拟合和误检问题,采用图像去雾预处理、数据扩充、引入负样本等技术进一步提升模型能力。结果 测试集实验结果表明ResNet特征提取网络效果最好,准确率达到74%。为了进一步提高检出率并降低误检率,引入3种模型能力提升方法,在扩充检测数据集中的检出率达到94%,误检率降低到14%;在全球水泥厂数据集中的图像检出率达到96%,万幅随机图像的误检数量为30幅(0.3%)。对上海地区的卫星图像进行扫描检测,结果检测出11个已登记的水泥厂(共登记16个),另外还检测出17个未登记的水泥厂。结论 对于卫星地图上水泥厂这种具有特殊建筑构造但也存在厂区几何形状各异、所处地理环境复杂、随季节性变化等特点,本文提出的基于深度卷积网络的卫星图像水泥厂检测方法,能够自动学习提取有效的图像特征并对目标进行准确检测。针对小样本训练问题,引入3种方法显著提高了模型的检测精度。在模型泛化能力测试中,经过优化后的模型在水泥厂建筑目标检测任务中表现良好,具有重要的应用价值。  相似文献
7.
短文本分类是互联网文本数据处理中的关键任务之一.长短时记忆网络LSTM(long short-term memory)和卷积神经网络CNN(convolutional neural network)是广泛应用于短文本分类任务的两种深度学习模型.在计算机视觉和语音识别领域的深度学习研究表明,深层次的神经网络模型具有较好的表达数据特征的能力.受此启发,面向文本深度学习分类问题,提出基于3层LSTM和CNN网络结构的ResLCNN(residual-LSTM-CNN)深度学习模型.该模型有效结合LSTM获取文本序列数据的长距离依赖特征和CNN通过卷积操作获取句子局部特征的优势,同时借鉴残差模型理论,在第1层LSTM层与CNN层之间加入恒等映射,构建残差层,缓解深层模型梯度消失问题.为了探究深层短文本分类中ResLCNN模型的文本分类能力,在多种数据集上将其与LSTM、CNN及其组合模型进行对比实验.结果表明,相比于单层LSTM与CNN组合模型,ResLCNN深层模型在MR、SST-2和SST-5数据集上分别提高了1.0%、0.5%、0.47%的准确率,取得了更好的分类效果.  相似文献
8.
近年来,以卷积神经网络(CNN)等为代表的深度学习模型,以其深度分层学习,无标签化学习等优势,已在图像识别为代表的各个领域得到日益广泛的应用.然而,深度神经网络模型由于其内在的黑盒原理,对其内部工作机制的解释仍然面临巨大挑战,其可解释性问题已成为了研究界和工业界的前沿性热点研究课题.针对现有研究存在的缺乏基于图谱的可解释性方法的问题,以及可解释基模型的图谱构建优势,本文提出了一种基于可解释基拆解和知识图谱的深度神经网络可视化方法.首先采用一种面向可解释基模型特征拆解结构的知识图谱构建方法,构建了场景和解释特征之间的解释关系和并列关系等图谱信息;利用场景-特征的解释关系网络,提出了一种基于Jaccard系数的场景间相似度聚类方法;针对现有可解释基模型对相似的场景,其解释特征重合率可能很高的问题,提出了一种基于场景的判别性特征提取方法,在特征拆解结果中能对每一类样本分别提取出能够区别此类和其他类并且拥有同等重要性的拆解特征(即判别性特征);针对现有可解释基的深度网络可视化测试缺乏保真度测试的问题,提出了一种适于深度神经网络的保真度测试方法.保真度测试和人类置信度测试,均表明本文所提方法可取得优异效果.  相似文献
9.
现有卷积神经网络模型剪枝方法仅依靠自身参数信息难以准确评估参数重要性,容易造成参数误剪且影响网络模型整体性能.提出一种改进的卷积神经网络模型剪枝方法,通过对卷积神经网络模型进行稀疏正则化训练,得到参数较稀疏的深度卷积神经网络模型,并结合卷积层和BN层的稀疏性进行结构化剪枝去除冗余滤波器.在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上的实验结果表明,该方法能有效压缩网络模型规模并降低计算复杂度,尤其在SVHN数据集上,压缩后的VGG-16网络模型在参数量和浮点运算量分别减少97.3%和91.2%的情况下,图像分类准确率仅损失了0.57个百分点.  相似文献
10.
提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型.将向量空间表示扩展到张量空间表示,解决数据结构表示的局限性,能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据.改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等信息能力,不需要再次训练原数据集,并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新,从而实现对新进数据的学习.实验结果表明,该模型具有很好的拓展适应性与保持性,能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等要求,具有很好的拓展实用性.  相似文献
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