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面向认知的多源数据学习理论和算法研究进展

软件学报 2017年第11期28卷 2971-2991页

作者：杨柳于剑刘烨詹德川天津大学计算机科学与技术学院天津300350 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 脑与认知科学国家重点实验室(中国科学院心理研究所) 北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 计算机软件新技术国家重点实验室南京大学江苏南京210023

多源数据学习在大数据时代具有极其重要的意义.目前,多源数据学习算法研究远远超前于多源数据学习理论研究,经典的机器学习理论难以应用于多源数据学习,更难以提供多源数据学习算法在实际应用中的理论保障.从学习的最终目的是知识这一... 详细信息

多源数据学习在大数据时代具有极其重要的意义.目前,多源数据学习算法研究远远超前于多源数据学习理论研究,经典的机器学习理论难以应用于多源数据学习,更难以提供多源数据学习算法在实际应用中的理论保障.从学习的最终目的是知识这一认知切入点出发,对人类学习的认知机理、机器学习的三大经典理论(计算学习理论、统计学习理论和概率图理论)以及多源数据学习算法设计这3个方面的研究进展进行总结,最后给出未来研究方向的思考.

关键词：统计学习理论模式分类特征空间认知心理

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孤独症儿童生活和学习能力的正向干预模式

科学通报 2018年第15期63卷 1474-1481页

作者：刘亚萍陈文锋傅小兰中国科学院心理研究所北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 中国人民大学心理学系北京100872

目前,对孤独症儿童的干预模式逐步由医学模式转向社会模式,孤独症儿童更需要人文精神与社会情怀,需要生命观、伦理观来解读.孤独症领域的实证研究成果转化为适应社会生活为目的的实操体系才能最终使患儿及其家庭受益,同时也确保理论有... 详细信息

目前,对孤独症儿童的干预模式逐步由医学模式转向社会模式,孤独症儿童更需要人文精神与社会情怀,需要生命观、伦理观来解读.孤独症领域的实证研究成果转化为适应社会生活为目的的实操体系才能最终使患儿及其家庭受益,同时也确保理论有效普及.某种意义上,协助患儿适应生活与生存即为"治疗".本文通过文献及个案研究,进行了孤独症儿童生活和学习能力正向干预模式的前期探索.

关键词：孤独症干预理论正向干预生命观

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抑郁症患者的表情及微表情识别

科学通报 2018年第20期63卷 2048-2056页

作者：马琳陈文锋傅小兰王桐桐中国科学院心理研究所北京100101 北京回龙观医院北京100096 中国科学院大学心理学系北京100049 中国人民大学心理学系北京100872

选取不同程度的临床抑郁症患者和与之匹配的健康人为被试,采用宏表情识别测验、短暂表情识别测验和微表情识别测验3个研究范式,分别从宏表情、短暂表情和微表情3个方面考察被试识别表情及微表情的能力,探究抑郁症患者与健康人之间表情... 详细信息

选取不同程度的临床抑郁症患者和与之匹配的健康人为被试,采用宏表情识别测验、短暂表情识别测验和微表情识别测验3个研究范式,分别从宏表情、短暂表情和微表情3个方面考察被试识别表情及微表情的能力,探究抑郁症患者与健康人之间表情及微表情识别的差异.结果显示,抑郁症患者表情识别正确率普遍低于健康人,微表情识别绩效低于宏表情,并且表情及微表情的识别绩效与HAMD抑郁量表得分存在负相关.这些结果说明,临床抑郁症患者的表情加工缺陷不受表情呈现时长的影响,对表情及微表情的识别绩效在某种程度上反映了抑郁严重程度.

关键词：抑郁症表情微表情正确率

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基于神经网络探究标签依赖关系的多标签分类

计算机研究与发展 2018年第8期55卷 1751-1759页

作者：宋攀景丽萍交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

多标签学习广泛应用于文本分类、图像标注、视频语义注释、基因功能分析等问题.最近,多标签学习受到大量的关注,成为机器学习领域中的研究热点.然而,已有的算法并不能充分地探究标签之间的依赖关系和解决标签缺失问题,为此提出一种基于... 详细信息

多标签学习广泛应用于文本分类、图像标注、视频语义注释、基因功能分析等问题.最近,多标签学习受到大量的关注,成为机器学习领域中的研究热点.然而,已有的算法并不能充分地探究标签之间的依赖关系和解决标签缺失问题,为此提出一种基于神经网络探究标签依赖关系的算法NN_AD_Omega,它能够有效地处理这2个挑战.NN_AD_Omega算法在神经网络顶层加入Ω矩阵刻画标签之间的依赖关系,标签之间的依赖关系可通过充分挖掘数据内在特点得到.当实例部分标签缺失时,学到的标签之间依赖关系能够有效提高预测效果.为了高效地求解模型,采用最小批梯度下降方法(Mini-batch-GD),其中学习率的自适应计算采用AdaGrad技术.在4个标准多标签数据集上的实验结果表明,提出的算法能够探究标签之间的依赖关系和处理标签缺失问题,且其性能优于当前基于神经网络的多标签学习算法.

关键词：神经网络标签依赖关系多标签学习分类标签缺失

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跨通道学习及其认知神经机制

生物化学与生物物理进展 2019年第6期46卷 565-577页

作者：孙洵伟孙莹付秋芳 )中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室北京100101 )中国科学院大学心理学系北京100049

跨通道学习是指涉及从多个通道获取信息,对这些多通道的信息进行整合并加以利用的学习.多通道信息整合是跨通道学习的重要基础.尽管跨通道学习条件更接近人类学习的真实环境,但是目前多数研究依然采用单通道刺激,跨通道学习相关研究的... 详细信息

跨通道学习是指涉及从多个通道获取信息,对这些多通道的信息进行整合并加以利用的学习.多通道信息整合是跨通道学习的重要基础.尽管跨通道学习条件更接近人类学习的真实环境,但是目前多数研究依然采用单通道刺激,跨通道学习相关研究的结果还显得有些凌乱、不够系统.为了较好地概括跨通道学习的特点和机制,本文首先介绍了多通道信息整合的产生与影响因素,以及初级皮层具有通道非特异性的实验和理论研究,之后,系统梳理了跨通道学习的意识性、表征类型和迁移效应的相关研究,整理了采用神经元记录、ERP和f MRI等技术探讨跨通道学习神经机制的研究进展.最后,我们对目前跨通道学习的研究成果进行了总结,并对这些研究成果的潜在应用以及这一领域未来的研究方向进行了展望.

关键词：跨通道学习多通道整合神经机制认知机制

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使用多分类器的分布式模型重用技术

计算机科学与探索 2022年第10期16卷 2310-2319页

作者：李新春詹德川南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学人工智能学院南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本... 详细信息

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本身具有天然异质性,本地数据分布经常是非独立同分布的(Non-IID),这给分布式训练带来了挑战。首先,为了应对单一模型难以适配所有异质客户端的难题,在分布式训练的基础上引入了模型重用技术,提出了分布式模型重用框架(DMR)。然后,通过理论分析指出集成学习可以为异构数据提供有效的解决方案,并在此基础之上提出了使用多分类器的分布式模型重用技术(McDMR)。最后,为了减少实际应用过程中的存储、计算和传输开销,继而提出了两种具体的优化方案:使用多头分类器的分布式模型重用(McDMR-MH)和使用随机分类器采样的分布式模型重用(McDMR-SC)。在多个公开数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：学件模型重用多分类器分布式学习集成效率隐私保护

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基于标签语义注意力的多标签文本分类

软件学报 2020年第4期31卷 1079-1089页

作者：肖琳陈博理黄鑫刘华锋景丽萍于剑交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

自大数据蓬勃发展以来,多标签分类一直是令人关注的重要问题,在现实生活中有许多实际应用,如文本分类、图像识别、视频注释、多媒体信息检索等.传统的多标签文本分类算法将标签视为没有语义信息的符号,然而,在许多情况下,文本的标签是... 详细信息

自大数据蓬勃发展以来,多标签分类一直是令人关注的重要问题,在现实生活中有许多实际应用,如文本分类、图像识别、视频注释、多媒体信息检索等.传统的多标签文本分类算法将标签视为没有语义信息的符号,然而,在许多情况下,文本的标签是具有特定语义的,标签的语义信息和文档的内容信息是有对应关系的,为了建立两者之间的联系并加以利用,提出了一种基于标签语义注意力的多标签文本分类(LAbel Semantic Attention Multi-label Classification,简称LASA)方法,依赖于文档的文本和对应的标签,在文档和标签之间共享单词表示.对于文档嵌入,使用双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,简称Bi-LSTM)获取每个单词的隐表示,通过使用标签语义注意力机制获得文档中每个单词的权重,从而考虑到每个单词对当前标签的重要性.另外,标签在语义空间里往往是相互关联的,使用标签的语义信息同时也考虑了标签的相关性.在标准多标签文本分类的数据集上得到的实验结果表明,所提出的方法能够有效地捕获重要的单词,并且其性能优于当前先进的多标签文本分类算法.

关键词：多标签学习文本分类标签语义注意力机制

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感觉-运动系统参与隐喻理解的认知神经机制

生物化学与生物物理进展 2018年第3期45卷 325-335页

作者：郑玮琦刘烨傅小兰中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049

最近十几年的研究发现,人们常借助感觉-运动经验来获取具体概念,表明感觉-运动系统与言语系统存在紧密联系.隐喻是借助具体概念描述抽象概念的常见修辞方式,因此,探讨感觉-运动系统在隐喻理解中的作用有助于解决抽象概念形成与理解的科... 详细信息

最近十几年的研究发现,人们常借助感觉-运动经验来获取具体概念,表明感觉-运动系统与言语系统存在紧密联系.隐喻是借助具体概念描述抽象概念的常见修辞方式,因此,探讨感觉-运动系统在隐喻理解中的作用有助于解决抽象概念形成与理解的科学问题,进一步阐明感觉-运动系统与言语系统的关系.本文总结了研究感觉-运动系统参与隐喻理解所采用的实验范式,归纳了感觉-运动系统参与隐喻理解的影响因素,综述了与感觉通道、动作控制和执行有关的脑区参与隐喻理解时的认知神经机制,并且在此基础上,提出了以下观点:感觉运动经验有选择性地参与隐喻理解,理解过程依赖与感觉-运动有关脑区的激活;感觉运动经验的模拟不是快速即时的,受到语言理解策略的影响;在"具身提取理论"的框架下,"感觉运动模拟隐喻理论"能进一步说明感觉-运动系统与隐喻的相互作用.最后结合研究现状,从研究方法、语法规则、言语习得、运动障碍这四个方面提出了未来研究展望.

关键词：感觉-运动系统隐喻认知机制神经机制

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音乐训练影响儿童语音意识的认知神经机制

生物化学与生物物理进展 2022年第9期49卷 1672-1686页

作者：刘逸姝刘曦张子健傅小兰刘烨中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 如皋市乐美幼儿园南通226500 如皋市安定小学南通226500 南京师范大学泰州学院音乐学院泰州225300

音乐是一种听觉艺术形式,在儿童教育和发展中,尤其是语言能力发展中扮演着重要角色。语音意识是个体感知识别、分析和运用语音的能力,是预测儿童语言读写能力的重要指标。本文梳理了近十年来音乐训练影响儿童语音意识的研究证据,并讨论... 详细信息

音乐是一种听觉艺术形式,在儿童教育和发展中,尤其是语言能力发展中扮演着重要角色。语音意识是个体感知识别、分析和运用语音的能力,是预测儿童语言读写能力的重要指标。本文梳理了近十年来音乐训练影响儿童语音意识的研究证据,并讨论了音乐训练可能促进语音意识的神经基础和解释模型。大量研究表明,音乐训练可以在行为水平提高儿童在语音意识测量任务上的成绩。此外,音乐训练从两方面影响语音加工的神经基础:一方面通过影响皮层下基本听觉神经通路与大脑听觉皮层,促进儿童前注意水平的语音感知能力;另一方面通过影响语音加工大脑区域间的功能连接,促进语音编码,强化语音加工的听觉-运动整合功能。相关神经机制为音乐训练促进儿童的语音意识提供了生物学基础。基于已有研究,本文提出综合的层级模型对音乐训练影响儿童语音意识的认知神经机制进行系统的解释,该模型认为音乐训练影响语音意识的认知神经机制分为3个层级:第一层级,音乐训练通过影响基本听觉神经通路促进了语音的基本听觉加工,其中节奏训练促进对语音时长信息的感知,音高训练促进对语音频率信息的感知;第二层级,音乐训练通过影响语音加工的神经网络,进一步促进语音编码,其中节奏训练主要促进辅音、韵脚和音节的识别和编码,音高训练促进元音、韵脚和音节的识别和编码;第三层级,音乐训练通过增强听觉与运动脑区之间的信息整合,增强语音运动表征,以及听觉-运动整合能力,进一步提高了语音表征的质量。该领域的研究不但可以揭示人类语言发展的认知神经机制,而且在儿童教育领域具有非常重要的现实意义和应用价值。

关键词：儿童音乐训练语音意识语音感知