信息动态

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监督的方式分析大规模数据,发掘大数据中蕴藏的有价值信息.深度学习应大数据而生,给大数据提供了一个深度思考的大脑. 尽管YahnLecun在1993年提出的卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法,但应用效果一直欠佳.直到2006年,Geoffrey Hinton and RuslanSalakhutdinov基于深度置信网,提出非监督贪心逐层训练算法,应用效果才取得突破性进展.从2009下半年开始,美国微软研究院邀请Hinton到雷德蒙与他的研究员合作,将深度学习巧妙地应用在大规模语音识别,迅速获得巨大成功,由此掀起了深度学习的浪潮[1-3].2014年3月,Facebook报道他的DeepFace项目使得人脸识别技术的识别率已经达到了97.25％,只比人类识别97.5％的正确率略低一点,准确率几乎可媳美人类.该项目利用了9层的神经网络来获得脸部表征,神经网络处理的参数高达1.2亿.     

计算机类专业创新型人才培养探索

面向新工科背景下计算机类专业创新型人才培养的迫切需求,确立创新型人才培养目标,阐述如何以人工智能为核心重构计算机类专业知识体系、培养创新思维;以科研训练为载体提升创新能力;以专业前沿为导向并以国际研修为依托拓展创新视野,培养能够提出并解决挑战性问题的计算机类专业创新型人才。     

基于特征偏好的聚类研究

传统的聚类方法,如k均值和模糊c均值,通常并不区分数据特征对聚类的不同贡献或重要度,因此在面对高维数据聚类时,常会导致偏低的聚类性能,这归咎于聚类时未考虑高维数据特征间所存在的高度相关性或冗余.而通过在聚类时为每一特征引入权重并通过聚类目标的优化,不仅能自动获得对应的权重,而且也获得了聚类性能的提升.尽管如此,但无监督获取的特征权重未必吻合用户所期望的特征间的相对重要性(或偏好).因此尝试利用用户给定的实际偏好设计出能反映特征偏好的聚类方法,其将现有独立于个体聚类的全局加权型偏好聚类方法拓展至聚类依赖的局部特征加权型方法,由此弥补了前者的不足,提升了偏好聚类算法的性能.     

基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法

各个点在数据内部的组织结构中自然地扮演着3种不同的结构性角色,分别是毂、质心和野值.在基于邻域的聚类算法中,邻域密度因子能够识别分离数据集中的毂、质心和野值.但是,邻域密度因子对有噪声和重叠的数据往往失效.为了解决该问题,引入了基于多项式核的邻域密度因子,并在有向树框架下,提出了一种结构化的数据聚类算法,其计算复杂度线性于输入数据的大小.对带有噪声和重叠的数据集,该算法能够找到所有显著的、任意形状的不均衡聚类.在人工和真实数据集上的实验结果都证实了该算法的有效性和快速性.     

改进的SDM模型及其在函数逼近中的应用

Kanerva的稀疏分布存储(SDM)模型存在一个编码过程把输入模式二值化,这易引起模式间不保序的问题,并且其学习规则使该模型不具有对函数的逼近能力.本文提出一种改进的SDM模型,输入输出空间是实值模式,不需任何编码,改进了学习规则,使该模型不仅具有模式识别的能力,且具有对函数的逼近能力.最后通过实验证实了该模型的有效性.     

核诱导距离度量的鲁棒典型相关分析

典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。     

改进的指数双向联想记忆模型及性能估计

提出了一个新的改进型指数双向联想记忆模型(improved eBAM,简称IeBAM).通过定义有界且随状态改变而下降的能量函数,证明了IeBAM在状态的同、异步更新方式下的稳定性,一方面排除了Wang的修正指数BAM(modified eBAM,简称MeBAM)和Jeng的eBAM(exponential BAM)的稳定性证明中所作的不合理假设;另一方面,放宽了对BAM(bidirectional associative memory)的连续性假设的要求,并避免了补码问题.理论分析和计算机模拟结果表明,     

一种新颖的乳腺X线影像中钙化点检测方法

乳腺癌是妇女常见恶性肿瘤之一,早期诊断和早期治疗是降低乳腺癌患者死亡率的关键。微钙化是乳腺癌早期的一个重要标志,因此,快速准确地找出乳腺X光片中的钙化点成为成功诊断的第一步。现有多种方法能用于检测钙化点并各有优缺点,其中典型的高斯-拉普拉斯算子（LOG）是有效方法之一,尽管其能较精确地检出钙化点的位置但检测效率低。级联形态学滤波算子的LOG改进了LOG的效率,但仍无法满足大规模普查的高效率要求。通过提出一维和二维LOG相级联的方法来实现高效实时的钙化点的检测,并通过实验证实了所提检测方法的有效性。     

局部化的广义特征值最接近支持向量机

基于广义特征值的最接近支持向量机(Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues,GEPSVM)是一种新的具有与SVM性能相当的两分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面.其决策是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类.然而,该规则在某些情形会导致较差的分类结果.对此,在GEPSVM基础上,通过在类拟合超平面上寻找一个包含了所有训练样本投影的局部凸区域,来决定样本的类别.该局部方法不仅具有较GEPSVM更优的分类性能,同时还衍生出了求解超平面上凸壳的简单且易于核化的新算法.最后在人工和UCI数据集上获得了验证.     

流形嵌入的支持向量数据描述

测地距离能在宏观层面上较真实地反映数据中所隐含的几何结构,可基于它的支持向量数据描述(SVDD)无法直接优化.为此,文中提出一种流形分类学习算法的设计框架.用原空间测地距离近似各向同性的特征映射(ISOMAP)降维空间上的欧氏距离,即在隐含ISOMAP降维后空间上执行原学习算法.按照该框架,以SVDD为例发展出嵌入的ISOMAP发现的低维流形的SVDD(mSVDD),从而解决基于测地距离的SVDD的优化问题.USPS手写体数字数据集上的实验表明,mSVDD的单类性能较SVDD有较显著提高.