融合知识图谱与深度学习的药物发现方法

海量增长的生物医学文献给文献挖掘技术带来巨大挑战.文中提出融合知识图谱与深度学习的药物发现方法,从已发表的文献中挖掘疾病的潜在治疗药物.首先抽取生物医学文献中实体间的关系,构造生物医学知识图谱,再通过知识图谱嵌入方法将知识图谱中的实体和关系转化为低维连续的向量,最后使用已知的药物疾病关系数据训练基于循环神经网络的药物发现模型.实验表明,文中方法不仅可以有效找到疾病的候选药物,还能提供相应的药物作用机制.     

深度学习多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合是一种以软件方式有效扩展光学镜头景深的技术,该技术通过综合同一场景下多幅部分聚焦图像包含的互补信息,生成一幅更加适合人类观察或计算机处理的全聚焦融合图像,在数码摄影、显微成像等领域具有广泛的应用价值。传统的多聚焦图像融合方法往往需要人工设计图像的变换模型、活跃程度度量及融合规则,无法全面充分地提取和融合图像特征。深度学习由于强大的特征学习能力被引入多聚焦图像融合问题研究,并迅速发展为该问题的主流研究方向,多种多样的方法不断提出。鉴于国内鲜有多聚焦图像融合方面的研究综述,本文对基于深度学习的多聚焦图像融合方法进行系统综述,将现有方法分为基于深度分类模型和基于深度回归模型两大类,对每一类中的代表性方法进行介绍;然后基于3个多聚焦图像融合数据集和8个常用的客观质量评价指标,对25种代表性融合方法进行了性能评估和对比分析;最后总结了该研究方向存在的一些挑战性问题,并对后续研究进行展望。本文旨在帮助相关研究人员了解多聚焦图像融合领域的研究现状,促进该领域的进一步发展。     

融合知识图谱与深度学习的羊病诊断方法

羊病诊断是羊病治疗的核心。鉴于目前自动化羊病诊断系统存在效率低下、鲁棒性差等问题,提出融合知识图谱与深度学习的羊病诊断模型,通过收集羊病相关数据构建羊病知识图谱,利用图神经网络聚合羊病知识图谱中结构化的疾病信息,并与症状描述文本中的特征词向量进行融合作为长短期记忆网络的多通道输入,从知识和语义两个方面学习疾病与症状特征。实验证明,该模型相较于未使用知识图谱信息的模型,在诊断的精确率与召回率上均有明显的提升,分别达到94.29%和88.26%。当症状信息较少时,该模型还能够基于症状给出病羊可能患有的疾病及其概率,对生产实践具有潜在价值。     

面向人工智能深度学习的知识图谱补全技术与应用综述

知识图谱旨在为各种领域提供更加全面可靠的服务,在实际应用中的价值不可估量,为了使其不断更新和趋于完整,知识图谱补全技术开始被提出;近几年,随着人工智能和深度学习的兴起,许多国内外学者对知识图谱补全方向进行深入研究,出现了很多面向人工智能深度学习的知识图谱补全模型,但相关的文献综述却并不多;为了提供一个全面了解该领域的框架,有助于读者能够掌握当前的研究进展和应用情况,并为未来的研究和应用提供一些参考;通过介绍其概念和典型的知识图谱,从深度学习的知识补全技术的三个角度展开,分析和归纳了目前基于深度学习的知识图谱补全模型,探讨了不同模型的优缺点及改进模型;同时,讨论了现阶段知识图谱补全任务所存在的问题和挑战,并探索了该领域的应用方向和发展前景;综上所述,深度学习在知识图谱补全中具有巨大的发掘价值,亟待学者们进行更深入的研究和进一步地创新。     

细粒度图像分类的深度学习方法

细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别,通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点,这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性.随着深度学习的不断发展,基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力,能够获得更准确、稳定的分类结果,因此受到了越来越多研究人员的关注和研究.首先,从细粒度...     

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.     

群体行为识别深度学习方法研究综述

群体行为识别是计算机视觉领域应用广泛且亟待解决的重要研究问题.伴随着深度神经网络的发展,群体行为识别与理解的宽度与深度也在不断扩展.通过调研近十年来群体行为识别的研究文献,确定了目前群体行为识别研究的问题定义;指出了群体行为识别研究现存的问题与挑战;在深度学习网络架构下,描述了从早期仅仅对群体行为进行分类识别,到如今更...     

一种融合标签和知识图谱的推荐方法

随着信息的海量增长,推荐系统成为我们日常生活中一种重要的应用。传统的推荐系统根据用户和物品的交互行为进行推荐并利用用户对物品的评分来体现用户的喜好,但是数据的稀疏性会影响推荐结果的准确度,并且简单地评分数字也难以体现用户偏好的主观性以及用户选择的可解释性。因此,该文提出了一种融合标签和知识图谱的推荐方法,其中标签是一种文本信息,其包含的丰富内容和潜在的语义信息可以体现用户对物品的主观评价,对推荐起着关键作用。而知识图谱作为一种有效的推荐辅助技术,其包含的大量实体能为物品提供更多有效的特征信息。此外,该文还提出了一种融合注意力和自注意力的混合注意力模型,通过标签和实体为物品特征分配混合注意力权重,从而提高了推荐性能。实验结果表明,在MovieLens和Last.FM数据集上,该模型的推荐性能较其他推荐算法有所提升。     

基于动态知识图谱和深度神经网络的会话推荐方法

基于深度神经网络对会话进行建模的方法在处理会话序列数据时忽视了项目动态知识和会话中的操作行为,影响了推荐的准确性问题,为此提出基于动态知识图谱和深度神经网络的会话推荐方法。分别采用图神经网络和循环神经网络学习项目序列和操作序列的特征表示,结合动态知识图谱的项目知识进行建模以达到动态推荐的目的。实验结果表明,该方法能够提高推荐结果的准确性,更为有效预测用户的下一个交互项目。     

基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究

知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体).为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法.使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元...     

联合学习用户端和项目端知识图谱的个性化推荐

如何在已有的用户行为和辅助信息的基础上准确建模用户的偏好非常重要.在各种辅助信息中,知识图谱(Know-ledge Graph,KG)作为一种新型辅助信息,其节点和边包含了丰富的结构信息和语义信息,近年来受到了越来越多研究者的关注.大量研究表明,在个性化推荐中引入知识图谱可以有效地提高推荐的性能,并增强推荐的合理性和可...     

融合多特征和双向图分类的专家推荐方法

专家推荐是推荐系统领域的一个研究热点,专家信息特征提取的合理性直接影响到推荐的准确性。然而多数专家推荐方法未对多源信息构建特征关系文本图,忽略了属性特征之间的相关性,以及无法依据关联性拓展知识领域特征。针对以上问题本文提出了一种融合多特征和双向图分类的专家推荐方法CMFBG。首先通过多源信息融合获取专家个体多特征信息,并对不同属性特征构建类内文本图;然后分别使用基于Transformer的双向编码器表示（Bidirectional encoder representation from transformer, BERT）模型和图卷积神经网络（Graph convolutional network, GCN）模型对特征提取并融合;最后通过双向注意力机制增强源数据对图特征的扩展,实现图结构上的分类。在同一专家数据集上进行实验分析,结果表明在图分类任务中CMFBG精确率高于其他算法,达到了91.71%。     

医学图像图深度学习分割算法综述

精准分割医学图像中的器官或病灶,是医学图像智能分析领域的重要难题,其在临床上对于疾病的辅助诊疗有着重要应用价值。在解决医学图像信息表征及对非欧空间生理组织结构准确建模等挑战性问题方面,基于图深度学习的医学图像分割技术取得了重要突破,展现出显著的信息特征提取及表征优势,可获得更为精准的分割结果,已成为该领域新兴研究热点。为更好促进医学图像图深度学习分割算法的研究发展,对该领域的技术进展及应用现状做了系统的梳理总结。介绍了图的定义及图卷积网络的基本结构,详细阐述了谱图卷积和空域图卷积操作。根据GCN结合残差模块、注意力机制模块及学习模块三种技术结构模式,归纳并总结了其在医学图像分割中的研究进展。对图深度学习算法在医学图像分割领域的应用和发展做了概要总结和展望,为该领域的技术发展提供参考和新的研究思路。     

基于时序图像深度学习的电熔镁炉异常工况诊断

超高温电熔镁炉（Fused magnesium furnace,FMF）生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络（Convolutional recurrent neural network,CRNN）的电熔镁炉异常工况诊断新方法.该方法包括图像序列一致性变换和时序残差图像提取预处理、基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）的空间特征提取、基于循环神经网络（Recurrent neural network,RNN）的时序特征提取、基于加权中值滤波的工况自动标记.最后采用实际的电熔镁炉炉壳的视频信号,进行了所提方法与现有的两种深度学习网络模型的实验比较研究,结果说明了所提方法的优越性.     

知识图谱嵌入技术研究综述

知识图谱(KG)是一种用图模型来描述知识和建模事物之间关联关系的技术.知识图谱嵌入(KGE)作为一种被广泛采用的知识表示方法,其主要思想是将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续的向量空间中,用来简化操作,同时保留KG的固有结构.可以使得多种下游任务受益,例如KG补全和关系提取等.首先对现有的知识图谱嵌入技术进行全面回顾,不仅包括使用KG中观察到的事实进行嵌入的技术,还包括添加时间维度的动态KG嵌入方法,以及融合多源信息的KG嵌入技术.对相关模型从实体嵌入、关系嵌入、评分函数等方面进行分析、对比与总结.然后简要介绍KG嵌入技术在下游任务中的典型应用,包括问答系统、推荐系统和关系提取等.最后阐述知识图谱嵌入面临的挑战,对未来的研究方向进行展望.     

融合TuckER嵌入和强化学习的知识推理

知识推理是补全知识图谱的重要方法,旨在根据图谱中已有的知识,推断出未知的事实或关系.针对多数推理方法仍存在没有充分考虑实体对之间的路径信息,且推理效率偏低、可解释性差的问题,提出了将TuckER嵌入和强化学习相结合的知识推理方法 TuckRL (TuckER embedding with reinforcement learning).首先,通过TuckER嵌入将实体和关系映射到低维向量空间,在知识图谱环境中采用策略引导的强化学习算法对路径推理过程进行建模,然后在路径游走进行动作选择时引入动作修剪机制减少无效动作的干扰,并将LSTM作为记忆组件保存智能体历史动作轨迹,促使智能体更准确地选择有效动作,通过与知识图谱的交互完成知识推理.在3个主流大规模数据集上进行了实验,结果表明TuckRL优于现有的大多数推理方法,说明将嵌入和强化学习相结合的方法用于知识推理的有效性.     

基于深度学习的人体动作识别综述

人体动作识别是视频理解领域的重要课题之一,在视频监控、人机交互、运动分析、视频信息检索等方面有着广泛的应用.根据骨干网络的特点,从2D卷积神经网络、3D卷积神经网络、时空分解网络三个角度介绍了动作识别领域的最新研究成果,并对三类方法的优缺点进行了定性的分析和比较.然后,从场景相关和时间相关两方面,全面归纳了常用的动作视...     

基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展

图像超分辨率复原（Super resolution restoration,SR）技术是图像处理领域的研究热点,在视频监控、图像处理、刑侦分析等领域具有广泛的应用需求.近年来,深度学习在多媒体处理领域迅猛发展,基于深度学习的图像超分辨率复原技术已逐渐成为主流技术.本文主要对现有基于深度学习的图像超分辨率复原工作进行综述.从网络类型、网络结构、训练方法等方面分析现有技术的优势与不足,对其发展脉络进行梳理.在此基础上,本文进一步指出了基于深度学习的图像超分辨率复原技术的未来发展方向.     

深度学习在分组密码差分区分器上的研究应用

差分分析在分组密码分析领域是一种重要的研究方法, 针对分组密码的差分分析的重点在于找到一个轮数或者概率更大的差分区分器. 首先描述了通过深度学习技术构造差分区分器时所需要的数据集的构造方法, 并且分别基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和残差神经网络(residual...