【摘 要】
：
自编码模型是一种无监督的学习算法,主要用于数据的降维和特征提取。在对抗神经网络模型基础上引入自编码模型,旨在提高输入数据的特征表示。主要使用前馈神经网络和Seq2seq
【机 构】
：
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心
【基金项目】
：
国家社会科学基金(17BXW071),国家自然科学基金(61562057),甘肃省科技计划(18JR3RA104)
论文部分内容阅读
自编码模型是一种无监督的学习算法,主要用于数据的降维和特征提取。在对抗神经网络模型基础上引入自编码模型,旨在提高输入数据的特征表示。主要使用前馈神经网络和Seq2seq模型学习原文本特征,将随机数据变为具有特征的数据作为输入,加快训练的速度,提高模型的准确率。同时使用强化学习模型解决反向传播中离散化数据梯度难以下降的问题。模型的鉴别器使用CNN网络和交叉熵模型,使生成的文本具有新颖性。使用BELU评价指标和主观评价的实验结果均表明了该模型的有效性。
其他文献
针对煤层碎软、渗透性低、工作面瓦斯抽采难度大且效率低的问题,提出两端对接分段压裂顶板水平井组的工作面瓦斯抽采全覆盖模式。选取淮北煤田宿县矿区某矿井为例,依据研究区
针对煤矿井下定向钻进过程中由于托压效应引起的钻进摩阻大、钻进效率低、钻孔深度受限等问题,提出通过钻柱振动减阻的技术思路。采用理论分析和数值模拟进行激振力、激振频
据国家统计局发布的最新数据显示，5月全国70个大中城市新房价格环比下降的城市已经达到35个，环比增加了27个，而此前价格一直坚挺的一线城市房价也首现环降现象。
山区是生态系统服务的重要来源。山区为平原区提供了重要的服务,按照保护者受偿,受益者补偿的原则,平原城镇应当向山区进行生态补偿。文章在梳理生态补偿概念和理论的基础上,
为了系统分析河南省各煤田煤中灰分和主要有害元素分布特征,评价煤炭资源清洁利用潜势,通过系统收集12个煤田的煤质资料,并均匀采样作化验分析,获得各煤田煤中灰分和10种有害
密码算法是网络安全的关键技术,它的高速实现与破译,是电子信息侦查、算法安全性验证的重要手段。针对DES、DES Crypt和3DES算法的快速破解,提出了一种混合可重构的DES算核高
钻机变幅机构用于调节钻孔的开孔参数,即方位角、倾角和高度。针对不同种类钻机变幅机构的结构差异性及煤矿井下钻孔的施工特点,总结了煤矿井下钻机变幅机构对开孔参数的调整
公路施工的好坏直接影响着工程的质量,公路施工的地质问题是关系到整个公路工程施工质量甚至是施工成功与否的关键因素,因为在公路施工过程中会出现很多不良的地质,从而影响