特征演化的置信-加权学习方法

与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间相关性和显著提高分类性能的二阶信息.提出了一种特征演化的置信-加权学习算法来解决上述问题:首先,引入...     

选择性卷积特征融合的花卉图像分类

目的 针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法 构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由ImageNet预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果 在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85.55%,较深度学习模型Xception高27.67%。结论 提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。     

浅层模糊K均值图像分类网络

由于图像数据的冗余性较高,传统的图像分类方法的分类准确率较低,深度学习方法较传统方法提高了图像分类的准确率,但其训练较为复杂。提出了一种浅层模糊K均值图像分类网络,其基本思想是利用模糊K均值聚类求出的聚类中心构造图像特征向量,再利用特征向量训练浅层网络分类器,最后利用训练好的分类器完成图像分类。通过与传统方法的对比,验证了该方法能够较好地完成图像分类任务,并对实验结果进行了分析,为以后的工作奠定了基础。     

基于时空域深度特征两级编码融合的视频分类

针对已有深度特征用于视频分类精度较低的不足,提出了一种新的基于视频时空域深度特征两级编码融合的视频分类方法。首先基于两个深度卷积神经网络模型分别提取视频帧的深度空域信息和深度时域信息;然后依次采用Fisher向量和局部聚合对上述时空域的深度信息进行两级级联编码,实现对视频的高效表征;最后,基于两级编码后的时空域联合深度特征,利用支持向量机进行分类。在UCF101上的实验结果表明,和已有方法相比,该文算法具有更好的分类精度。     

糖尿病性视网膜图像的深度学习分类方法

目的 糖尿病性视网膜病变（DR）是目前比较严重的一种致盲眼病,因此,对糖尿病性视网膜病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工分类视网膜图像的方法存在判别性特征提取困难、分类性能差、耗时费力且很难得到客观统一的医疗诊断等问题,为此,提出一种基于卷积神经网络和分类器的视网膜病理图像自动分类系统。方法 首先,结合现有的视网膜图像的特点,对图像进行去噪、数据扩增、归一化等预处理操作;其次,在AlexNet网络的基础上,在网络的每一个卷积层和全连接层前引入一个批归一化层,得到一个网络层次更复杂的深度卷积神经网络BNnet。BNnet网络用于视网膜图像的特征提取网络,对其训练时采用迁移学习的策略利用ILSVRC2012数据集对BNnet网络进行预训练,再将训练得到的模型迁移到视网膜图像上再学习,提取用于视网膜分类的深度特征;最后,将提取的特征输入一个由全连接层组成的深度分类器将视网膜图像分为正常的视网膜图像、轻微病变的视网膜图像、中度病变的视网膜图像等5类。结果 实验结果表明,本文方法的分类准确率可达0.93,优于传统的直接训练方法,且具有较好的鲁棒性和泛化性。结论 本文提出的视网膜病理图像分类框架有效地避免了人工特征提取和图像分类的局限性,同时也解决了样本数据不足而导致的过拟合问题。     

基于堆叠稀疏自编码的模糊C-均值聚类算法

针对模糊C-均值聚类算法对孤立点、随机初始化的聚类中心比较敏感的问题,将堆叠稀疏自编码与传统模糊C-均值聚类算法相结合,对传统模糊C-均值聚类算法进行了改进。由于堆叠稀疏自编码可以提取原始数据集从低层到高层的特征,而高层的特征通常比原始数据集更能反映待聚类样本的本质特征,用其代替原始数据集进行聚类,有助于提高聚类的效果。利用改进后的算法在UCI的几个标准数据集上进行实验,结果表明改进后的算法是有效可行的。     

显式融合词法和句法特征的抽取式机器阅读理解模型

预训练语言模型虽然能够为每个词提供优良的上下文表示特征,但却无法显式地给出词法和句法特征,而这些特征往往是理解整体语义的基础.鉴于此,本文通过显式地引入词法和句法特征,探究其对于预训练模型阅读理解能力的影响.首先,本文选用了词性标注和命名实体识别来提供词法特征,使用依存分析来提供句法特征,将二者与预训练模型输出的上下文表示相融合.随后,我们设计了基于注意力机制的自适应特征融合方法来融合不同类型特征.在抽取式机器阅读理解数据集CMRC2018上的实验表明,本文方法以极低的算力成本,利用显式引入的词法和句法等语言特征帮助模型在F₁和EM指标上分别取得0.37%和1.56%的提升.     

基于多通道特征和自注意力的情感分类方法

针对情感分析任务中没有充分利用现有的语言知识和情感资源,以及在序列模型中存在的问题:模型会将输入文本序列解码为某一个特定的长度向量,如果向量的长度设定过短,会造成输入文本信息丢失.提出了 一种基于多通道特征和自注意力的双向LSTM情感分类方法(MFSA-BiLSTM),该模型对情感分析任务中现有的语言知识和情感资源进行...     

多角度语义标签引导的自监督多视图聚类

多视图聚类旨在从多个角度挖掘对象的特征信息,以获得精准的聚类结果.然而,现有研究往往无法妥善处理视图融合时产生的信息冲突,并且对多视图之间的互补信息利用不够充分.为解决这些问题,提出了一种由多角度语义标签引导的自监督多视图聚类模型.该模型首先将各视图的潜在表示映射到独立的低维特征空间,在一个空间中专注于优化视图间的一致性,以维护特征空间的局部结构和样本间的相对关系;同时,在另一空间中直接从视图层面提取聚类信息,以捕获更丰富多样的语义特征;最后,利用多个角度语义特征生成的伪标签,引导对象层面的聚类分配,实现两种表示的协同优化.大量实验结果表明,该方法能够全面挖掘多视图数据中的公共信息与互补信息,并展现出良好的聚类性能.此外,相较于其他方法,该方法在视图数量较多的场景更具优势.     

基于深度聚类的无监督特征嵌入学习

为了提高无监督嵌入学习对图像特征的判别能力,提出一种基于深度聚类的无监督学习方法。通过对图像的嵌入特征进行聚类,获得图像之间的伪类别信息,然后最小化聚类损失来优化网络模型,使得模型能够学习到图像的高判别性特征。在三个标准数据集上的图像检索性能表明了该方法的有效性,并且优于目前大多数方法。     

多尺度深度特征提取的肝脏肿瘤CT图像分类

目的 肝脏肿瘤是人体最具侵袭性的恶性肿瘤之一,传统的肿瘤诊断依靠观察患者的CT（computed tomography）图像,工作量大时易造成疲劳,难免会产生误诊,为此使用计算机辅助的方法进行诊断,但现有的深度学习方法中存在肿瘤分类准确率低、网络的特征表达能力和特征提取能力较弱等问题。对此,本文设计了一种多尺度深度特征提取的分类网络模型。方法 首先在原始CT图像中选取感兴趣区域,然后根据CT图像的头文件进行像素值转换,并进行数据增强来扩充构建数据集,最后将处理后的数据输入到本文提出的分类网络模型中输出分类结果。该网络通过多尺度特征提取模块来提取图像的多尺度特征并增加网络的感受野,使用深度特征提取模块降低背景噪声信息,并着重关注病灶区域有效特征,通过集成并行的空洞卷积使得尺度多元化,并将普通卷积用八度卷积替换来减少参数量,提升分类性能,最终实现了对肝脏肿瘤的精确分类。结果 本文模型达到了87.74%的最高准确率,比原始模型提升了9.92%;与现有主流分类网络进行比较,多项评价指标占优,达到了86.04%的召回率,87%的精准率,86.42%的F1分数;此外,通过消融实验进一步验证了所提方法的有效性。结论 本文方法可以较为准确地对肝脏肿瘤进行分类,将此方法结合到专业的医疗软件当中去,能够为医生早期的诊断和治疗提供可靠依据。     

跨数据集评估的高光谱图像分类

目的 随着高光谱成像技术的飞速发展,高光谱数据的应用越来越广泛,各场景高光谱图像的应用对高精度详细标注的需求也越来越旺盛。现有高光谱分类模型的发展大多集中于有监督学习,大多数方法都在单个高光谱数据立方中进行训练和评估。由于不同高光谱数据采集场景不同且地物类别不一致,已训练好的模型并不能直接迁移至新的数据集得到可靠标注,这也限制了高光谱图像分类模型的进一步发展。本文提出跨数据集对高光谱分类模型进行训练和评估的模式。方法 受零样本学习的启发,本文引入高光谱类别标签的语义信息,拟通过将不同数据集的原始数据及标签信息分别映射至同一特征空间以建立已知类别和未知类别的关联,再通过将训练数据集的两部分特征映射至统一的嵌入空间学习高光谱图像视觉特征和类别标签语义特征的对应关系,即可将该对应关系应用于测试数据集进行标签推理。结果 实验在一对同传感器采集的数据集上完成,比较分析了语义—视觉特征映射和视觉—语义特征映射方向,对比了5种基于零样本学习的特征映射方法,在高光谱图像分类任务中实现了对分类模型在不同数据集上的训练和评估。结论 实验结果表明,本文提出的基于零样本学习的高光谱分类模型可以实现跨数据集对分类模型进行训练和评估,在高光谱图像分类任务中具有一定的发展潜力。     

深度卷积特征在素描作品分类与评价中的应用

以素描教学过程中的临摹作品作为研究对象,将深度卷积特征应用于素描作品的分类与评价中.首先测试深度卷积特征在素描作品分类中的效果,同时将素描作品评价问题转换为基于作品的构图、形准、质感、画面整体黑白灰等图像高阶语义特征的细分类问题（优、良、中、差）;然后提出双线性卷积模型,以较好地解决图像细分类问题;最后使用Tensor Sketch投影算法将双线性深度卷积特征进行压缩,并采用端到端的训练进行模型微调.实验结果表明,在素描作品分类任务中,深度卷积特征明显优于传统手工特征（如直方图特征、纹理特征和SIFT特征）;在素描作品评价中,压缩的双线性深度卷积特征能在较低维度上达到相似的评价效果.     

一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习算法

近年来,迁移学习得到越来越多的关注.现有的在线迁移学习算法一般从单个源领域迁移知识,然而,当源领域与目标领域相似度较低时,很难进行有效的迁移学习.基于此,提出了一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习方法——LC-MSOTL.LC-MSOTL存储多个源领域分类器,计算新到样本与目标领域已有样本之间的距离以及各源领域分类器对其最近邻样本的分类精度,从源领域分类器中挑选局部精度最高的分类器与目标领域分类器加权组合,从而实现多个源领域知识到目标领域的迁移学习.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,LC-MSOTL能够有效地从多个源领域实现选择性迁移,相对于单源在线迁移学习算法OTL,显示出了更高的分类准确率.     

自适应主动半监督学习方法

主动学习从大量无标记样本中挑选样本交给专家标记.现有的批抽样主动学习算法主要受3个限制:(1)一些主动学习方法基于单选择准则或对数据、模型设定假设,这类方法很难找到既有不确定性又有代表性的未标记样本;(2)现有批抽样主动学习方法的性能很大程度上依赖于样本之间相似性度量的准确性,例如预定义函数或差异性衡量;(3)噪声标签...     

融合词语类别特征和语义的短文本分类方法

针对短文本内容简短、特征稀疏等特点,提出一种新的融合词语类别特征和语义的短文本分类方法。该方法采用改进的特征选择方法从短文本中选择最能代表类别特征的词语构造特征词典,同时结合利用隐含狄利克雷分布LDA主题模型从背景知识中选择最优主题形成新的短文本特征,在此基础上建立分类器进行分类。采用支持向量机SVM与k近邻法k-NN分类器对搜狗语料库数据集上的搜狐新闻标题内容进行分类,实验结果表明该方法对提高短文本分类的性能是有效的。     

面向三维模型多样化分类的深度集成学习

基于深度学习的三维模型分类方法大都面向特定的具体任务;在面向三维模型多样化分类任务时表现不佳;泛用性不足。为此;提出了一种通用的端到端的深度集成学习模型E2E-DEL（end-to-end deep ensemble learning）;由多个初级学习器和一个集成学习器组成;可以自动学习复杂三维模型的复合特征信息;并使用层次迭代式学习策略;综合考量不同层次网络的特征学习能力;合理平衡各个初级学习器的子特征学习和集成学习器的集成特征学习效果;自适应于三维模型多样化分类任务。基于此;设计了一种面向多视图的深度集成学习网络MV-DEL（multi-view deep ensemble learning）;应用于一般性、细粒度、零样本三种不同类型的三维模型分类任务中。在多个公开数据集上的实验验证了该方法具有良好的泛化性与普适性。