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变分自编码器(VAE)作为深度隐空间生成模型的一种,近年来其表现性能取得了极大的成功,尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一,可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射,进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状,并就此做了总结和对比,最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战,并就可能的发展趋势做了展望。 相似文献
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1.引言在模式识别中,分类决策问题是最基础也是最重要的内容,所谓分类决策就是根据被识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去,其基本作法是在样本训练集基础上确定某个判决规则(即样本特征空间的一个函数,也称为判别函数或分类器),使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误率最小或引起的损失最小。当样本分布是正态分布时,从最小错误率来说二次分类器是最优分类器。此外,作为一种特殊情况,如果这些分布有相同的协方差矩阵,那么线性分类器就是最优的。然而这些假定在很多实际问题中并不成立,因此线性或二次分类器对 相似文献
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3D点云数据是一种不规则性数据,传统卷积神经网络无法直接对3D点云数据进行处理.对此,提出一种基于多尺度动态图卷积网络的3D点云分类模型.利用最远点采样方法采样3D点云数据集的代表点,降低模型计算复杂度;利用不同尺度的k最邻近节点聚合方式,对图中每一个中心节点的k最邻近节点进行定位;利用边卷积操作对中心节点及其邻接节点的局部属性特征进行提取与聚合用于分类.实验表明,该模型在3D点云分类准确度上,达到了比当前主流模型更高的水平,并且大幅降低了模型生成参数的数量. 相似文献
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在新的面向服务的网格计算架构下,网格服务为Internet上的分布式计算提供了一种重要范例。对服务提供者和消费者来说,通过组装已有网格服务来创建新的增值网格服务的应用模式已经出现。网格服务的组合已经成为网格研究领域中的一个重要课题。由于可用网格服务的复杂性,许多网格服务表现出复杂的会话协议,要求其提供的操作能根据特定的规则进行调用。讨论了以下几个问题:(1)如何精确描述网格服务的会话协议;(2)如何建立组合规则来对选定的组件服务进行合成;(3)如何验证整个网格服务组合的正确性,尤其是被合并的组件服务的一致性和它们的会话协议。Petri网提供了描述并发系统同步的结构,高级编程语言提供了描述和操作数据值的结构,而颜色Petri网结合了Petri网和高级编程语言的表达能力。为了解决上述问题,提出了一个基于颜色Petri网的会话协议和网格服务组合模型,其使用颜色Petri网的带颜色的token来模拟业务流程的不同消息和事件类型,把服务的会话协议和网格服务组合过程转换为颜色Petri网(CPN),利用现有的CPN的专门工具(如CPN Tools)来对CPN进行模拟以分析评价系统的性能和行为性质。 相似文献
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网格服务管理是网格计算的核心问题。通过对于目前网格服务管理体系架构的三种模型进行分析和比较,基于开放式服务体系架构(OGSA),探讨了网格服务管理系统的功能需求,进而设计了一种层次化的网格服务管理模型HGSM,描述了模型的工作流程。将网格服务管理分为任务分解、静态调度和动态调度三种层次,讨论了HGSM的各个层次的相关功能模块,以有向无环图和高级随机Petri网分别对于任务分解和服务调度提出了相关算法,算法中的可实施谓词、随机开关、实施速率等描述可以直接在SPN求解软件的编程中实现,从而为构造一种层次化的网格服务管理模型提供一个可实现的有效途径。 相似文献
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翟正利 《计算机工程与应用》2003,39(17):80-82,222
嵌入系统在严格的时间约束(外部约束)下连续地与外界环境相互作用,把这些外部约束转换成系统任务的时间预算(内部约束)是非常重要的。知道这些时间预算能降低系统设计与验证问题的复杂度,并有助于设计者对系统的功能和时间正确性从设计的一开始就能同步地控制。转换用系统的任务结构和从环境对系统的输入刺激的频率推导系统中每个任务的频率,推导出的任务频率被用来推导和验证其余的内部和外部约束。提出了一个广义任务图模型去表示系统的任务结构,并给出了推导和验证系统时间约束的方法和一个把它们融合在一起的硬件/软件协同设计方法。 相似文献