【摘 要】
：
跨模态哈希因其低存储花费和高检索效率得到了广泛的关注。现有的大部分跨模态哈希方法需要额外的手工标签来提供实例间的关联信息,然而,预训练好的深度无监督跨模态哈希方法学习到的深度特征同样能提供相似信息;且哈希码学习过程中放松了离散约束,造成较大的量化损失。针对以上两个问题,提出基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希(DUDCH)方法。首先,结合知识蒸馏中知识迁移的思想,利用预训练无监督老师模型潜藏的关
【基金项目】
：
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019IB010)。
论文部分内容阅读
跨模态哈希因其低存储花费和高检索效率得到了广泛的关注。现有的大部分跨模态哈希方法需要额外的手工标签来提供实例间的关联信息,然而,预训练好的深度无监督跨模态哈希方法学习到的深度特征同样能提供相似信息;且哈希码学习过程中放松了离散约束,造成较大的量化损失。针对以上两个问题,提出基于知识蒸馏的深度无监督离散跨模态哈希(DUDCH)方法。首先,结合知识蒸馏中知识迁移的思想,利用预训练无监督老师模型潜藏的关联信息以重构对称相似度矩阵,从而代替手工标签帮助有监督学生模型训练;其次,采用离散循环坐标下降法(DCC
其他文献
信用风险是商业银行所面临的主要金融风险之一,而传统的基于统计学习的信用评分方法不能有效利用现有的特征学习方法,因此预测准确度不高。为解决这个问题,提出一种增强多维多粒度级联森林的方法建立信用评分模型,借鉴残差学习的思想,建立了多维多粒度级联残差森林(grc Forest)模型,从而大幅增加提取的特征。除此之外,使用多维多粒度的扫描尽可能多地提取原始数据的特征,从而提高了特征提取的效率。对各模型的实
图像描述任务是图像理解的一个重要分支,它不仅要求能够正确识别图像的内容,还要求能够生成在语法和语义上正确的句子。传统的基于编码器-解码器的模型不能充分利用图像特征并且解码方式单一。针对这些问题,提出一种基于注意力机制的多层次编码和解码的图像描述模型。首先使用Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)提取图像特征,然后
针对物联网(IoT)数据源的多样化、数据的非独立同分布性、边缘设备计算能力和能耗的异构性,提出一种集中学习和联邦学习共存的移动边缘计算(MEC)网络计算迁移策略。首先,建立与集中学习、联邦学习都关联的计算迁移系统模型,考虑了集中学习、联邦学习模型产生的网络传输延迟、计算延迟以及能耗;然后,以系统平均延迟为优化目标、以能耗和基于机器学习准确率的训练次数为限制条件构建面向机器学习的计算迁移优化模型。接
高速列车在运行时产生的实时监测数据通常用变长编码压缩技术进行处理,以便于传输和存储。然而这种方法会使得压缩数据内部结构复杂,导致相应的数据解压缩过程只能遵照压缩数据的组成顺序进行,效率较低。为提升高速列车监测数据的解压缩效率,借助推测技术,提出一种面向高速列车监测数据的并行解压缩算法。首先,研究高速列车监测数据的结构特征,分析影响数据划分的内部依赖;其次,利用推测技术消解内部依赖后,对数据进行试探
针对现有的入侵检测模型在未知攻击上表现不佳,且标注数据极其有限的情况,提出一种基于半监督学习(SSL)和三支决策(3WD)的入侵检测模型——SSL-3WD。SSL-3WD模型通过3WD在信息不足情况下的优秀表现来满足SSL在数据信息的充分冗余性上的假设。首先利用3WD理论对网络行为数据进行分类,而后根据分类结果选择适当的"伪标记"样本组成新的训练集以扩充原有数据集,最后重复分类过程,以得到所有对于
针对传统蚁群优化(ACO)算法搜索路径时易陷入局部最优、路径过长、转弯角度过大等问题,提出一种基于转弯角度约束的改进ACO算法。首先,增加起始点与目标点之间区域的初始信息素浓度,以避免初期盲目搜索;然后,在启发函数中加入A~*算法的估价函数和转弯角度因子,以便在下一步选择路径长度和转角次数综合最优的节点;最后,在信息素更新部分引入狼群算法的分配原则,来加强优质种群的影响力,同时借鉴最大最小蚁群(M
针对当前用户轨迹数据建模中存在的签到点稀疏性、长时间依赖性和移动模式复杂等问题,提出基于自监督学习的社交网络用户轨迹预测模型SeNext,对用户轨迹进行建模和训练来预测用户的下一个兴趣点(POI)。首先,使用数据增强的方式来丰富训练数据样本,以解决数据不足及个别用户足迹太少导致的模型泛化能力不足的问题;其次,将循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和注意力机制分别用于当前轨迹和历史轨迹的建
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处理器具有更高的功率密度,而这会导致芯片温度的升高,最终会对系统性能造成一定的负面影响。为了充分发挥出异构多核处理系统的性能优势,提出一种在满足温度安全功率的前提下,以最大化系统性能
针对移动群智感知(MCS)中在用户数据提交阶段的隐私保护困难和因隐私保护造成成本增加的问题,基于本地差分隐私(LDP)保护原理设计出用户提交数据属性联合隐私保护的CS-MVP算法和用户提交数据属性独立隐私保护的CS-MAP算法。首先,基于属性关系构建用户提交数据的隐私性模型和任务数据的可用性模型,利用CS-MVP和CS-MAP算法解决隐私性约束下的可用性最大化问题;并且在边缘计算支持的MCS场景中
专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准