协同训练相关论文
近年来,随着高清摄像头的普及和短视频应用的兴起,视频数据呈爆炸式增长,传统基于人力的视频分析方法难以满足现实应用需求。基于......
协同过滤（CF）算法基于物品之间或用户之间的相似度实现个性化推荐，然而数据稀疏性一直是CF面临的挑战之一。针对用户-物品评分稀疏问......
针对多智能体协同建模和训练问题,本文提出了一种多智能体分布协同训练方法和环境,构建了分布协同训练仿真平台,使得集中训练-分散......
会议
推荐系统能够根据用户的偏好有效地过滤信息,已被广泛应用于各行各业,但随着用户数量的爆炸式增长,数据稀疏性和冷启动问题日益严......
科技的进步往往带来的是双面效果,在享受着互联网技术发展带来便利的同时,不法分子也利用非法手段对互联网用户的隐私信息进行捕获......
无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）,具有非接触、自动识别等特点,使其在室内定位中具有广泛的应用前景。现有的RFI......
三维模型识别是计算机图形学和计算机视觉的研究热点之一。目前,深度学习已成为三维数据识别的主流,但已有方法大多基于有监督学习......
本文提出了一种基于决策树支持向量机-贝叶斯网络协同训练的双偏振气象雷达降水粒子分类方法.该方法首先使用有标签的数据初步训练......
半监督学习是一种让学习器利用大量无标记样本来辅助少量有标记样本的学习模式,在理论和实际运用中均受到了广泛关注。协同训练是......
跨语言词嵌入指不同语种的单词对应的表示处于相同的向量空间之中,从而可以方便地度量不同语种的词之间的相似程度,无监督跨语言词......
近年来,神经网络加速器与IoT设备相结合的AIoT设备被广泛应用到多个领域。但较小的晶体管尺寸和较低的供电都会提高AIoT处理器软错......
目标检测是计算机视觉中的重要分支,由于不同场景之间的特征分布差异（如背景、光照等）,在公共数据集上训练的目标检测框架在现实场景......
隐式篇章关系识别旨在判断缺少连接词的两个论元（通常为句子或子句）之间的语义关系,例如转折、因果等。准确地识别这些语义关系有助......
白内障是致使视力受到损害的主要原因,也是导致失明的严重眼科疾病之一,且白内障疾病发病率较高。但在偏远地区,基层医疗机构的专......
随着社会的发展和进步,人与人之间的沟通交流变得愈发频繁,而拥有一种可以跨越地域限制、打破语言障碍的沟通方法就显得尤为重要。......
并列结构作为自然语言中的一种常见组成结构,它的正确识别可以很大程度上提高自动句法分析器的性能和效率,也能推进汉语树库的构建......
航空应急救援需要进行跨部门、跨地区、跨行业协同,并需在各级指挥、保障、作业人员之间进行信息共享.为了形成高效协同应对各类应......
在互联网技术飞速发展的背景下,信息过载问题成为了用户新的苦恼,也阻碍了互联网业务继续发展。随着数据挖掘技术的进步,个性化推......
微博平台数据中含有大量反映用户情感喜恶的信息,对于涉及博文倾向性分析的应用尤为重要.现有的分析方法往往聚焦在博文情感的简单......
特征选择作为维度约简的重要方法之一,一直活跃在机器学习与模式识别的研究舞台上。特征选择由于其本身的可解释性和对原特征的保......
为提高少量样本情况下分类器的性能,提出一种基于多分类器协同的半监督样本选择方法,利用未标注样本实现样本增强,提高分类器泛化......
文本分类是自然语言处理领域中的一项基础任务,在舆情分析、邮件过滤、问答系统、智能信息推荐等应用场景中具有重要的意义。传统......
命名实体识别是自然语言处理的一项基础任务,其目的是识别文本数据中人名、地名、机构名等类型的实体。命名实体识别效果对后续的......
本文提出一种自适应的在线跟踪算法，通过协同训练和粒子滤波算法的相互补充实现鲁棒和高效的目标跟踪。在粒子滤波的框架中。本文采......
文章在作者多年研制技能训练模拟器经验的基础上,阐述了训练科目的设置对模拟训练的重要性,并指出模拟训练科目与实际设备训练科目......
高光谱遥感数据具有光谱分辨率高、图谱合一、光谱波段范围广等优点,在对地观测时可以获得许多连续的波段,携带的地物信息非常丰富......
为了实现低功耗和实时推理,AIoT设备近年来被应用于深度学习中的多个领域.然而,一些制造工艺导致AIoT设备在推理时会出现软错误.对......
为了实现利用有标注源数据获得在无标注目标数据上可用的遥感图像语义分割模型,提出了一种基于熵增强的域适应端到端语义分割方法......
【目的】针对协同训练算法在视图分割时未考虑噪声影响和两视图分类器对无标记样本标注不一致问题,提出了基于加权主成分分析和改......
口语理解是口语对话系统(Spoken Dialog System)的重要组成部分。口语理解模块旨在从用户的语句中提取语义信息，即识别出输入语句的......
物体识别是机器学习中的基本问题,解决对文本、图片、视频等数据做分类识别的问题。在数据量较少的情况下,传统的机器学习方法已经......
图像隐密分析的目的是,通过分析网络日常图像的微观统计特征,检测图像数据中可能潜藏的秘密信息,以打击恐怖组织及不法分子对隐密(......
随机森林作为一种常见的数据挖掘方法，已被证实是一种state-of-art的学习器，其不仅具有很高的分类回归性能，而且运算快速高效，并且随机......
教学工作是学校的中心工作，教师教学质量评估是教学管理的重要环节，是提高高校整体教学质量和办学效益的重要手段。随着高校规模的迅......
数据挖掘在人工智能的研究中具有重要地位。传统的数据挖掘研究一般基于理想环境进行,即数据是完整的,类别是均衡的。但在现实世界......
在很多真实应用中,收集大量数据相当容易,但为大量数据提供类别标记则比较困难。因此,如何利用大量的、廉价的未标记数据来辅助提......
现在人们对家庭健康的关注度越来越高。如何通过电子技术手段为人们提供更好的健康保健是电子健康(E-health)领域的主要研究内容。......
随着网络和多媒体技术的发展，各种图像和视频数据呈爆炸式的速度增长。视频语义概念检测是实现从底层特征到语义概念映射的机器学习......
基于加速度传感器，特别是智能手机内嵌的三轴加速度传感器的人体动作识别是普适计算和移动计算领域的一项重要研究。其研究成果在医......
随着多媒体技术和网络技术的迅速发展，各种视频数据信息大量产生。如何有效地利用这些视频资源是一个亟待解决的问题。针对这个问题......
Android手机系统由于其易用和开放性,迅速占领了智能手机操作系统市场的最大份额。而其开放性也导致系统本身安全问题尤为突出。自......
网络流量特征选择方法是决定分类器差异性设计的关键,能够提高分类结果的可理解性,发现高维数据隐藏的结构;高效的流量分类有助于......
传统机器学习中,通常假设训练数据与测试数据的分布具有一致性,而且训练数据是基本充足的。随着机器学习的广泛应用,遇到的很多问......
随着科学技术的发展,人体动作识别逐渐成为人工智能和机器视觉领域一个重要的研究方向,具有广阔的发展前景和很强的实用价值。可应......
