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深度学习经验损失函数地貌分析研究进展

系统工程理论与实践 2023年第3期43卷 813-823页

作者：梁若冰刘波孙越泓中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 国家数学与交叉科学研究中心北京100190 中国科学院大学数学科学学院北京100049 南京师范大学数学科学学院南京210046

经验损失函数地貌分析是揭示深度学习优化问题易优性本质的有效途径,已成为机器学习及数学优化领域的重要研究方向.本文回顾了经验损失函数地貌分析的研究进展和挑战,主要包括局部极小点的数量与空间分布、最优点之间的连通性、临界点... 详细信息

经验损失函数地貌分析是揭示深度学习优化问题易优性本质的有效途径,已成为机器学习及数学优化领域的重要研究方向.本文回顾了经验损失函数地貌分析的研究进展和挑战,主要包括局部极小点的数量与空间分布、最优点之间的连通性、临界点的最优性、梯度下降法收敛性、经验损失函数地貌可视化等.

关键词：深度学习经验损失函数地貌分析

深度学习辅助的随机频率分集阵列下的三维无线安全传输

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电子与信息学报 2023年第6期45卷 2063-2070页

作者：胡锦松蒋宛伶陈由甲徐艺文赵铁松束锋福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建省媒体信息智能处理与无线传输重点实验室福州350108 海南大学信息与通信工程学院海口570228

针对相控阵列辅助的无线通信系统中发射波束只依赖角度特性而导致的安全隐患问题,以及传统的迭代算法所带来的高计算复杂度问题,该文提出由深度学习(DL)和随机频率分集阵列(RFDA)辅助带有3维安全区域的安全传输方案。首先,推导在3维空... 详细信息

针对相控阵列辅助的无线通信系统中发射波束只依赖角度特性而导致的安全隐患问题,以及传统的迭代算法所带来的高计算复杂度问题,该文提出由深度学习(DL)和随机频率分集阵列(RFDA)辅助带有3维安全区域的安全传输方案。首先,推导在3维空间中带有安全区域的期望用户实现安全通信的传输条件。在此基础上,构建系统安全速率下界最大化问题。随后,提出基于深度学习的神经网络方案来设计最优的波束成形矢量和人工噪声(AN)矢量来降低计算复杂度。仿真结果表明:即便是在窃听者位于安全区域边缘的最差情况下,所提方案仍能够在实现3维安全传输,能够保证安全区域内接收到的信息不被窃听。

关键词：安全传输随机频率分集阵列深度学习

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深度学习模型中的公平性研究

软件学报 2023年第9期34卷 4037-4055页

作者：王昱颖张敏杨晶然徐晟恺陈仪香华东师范大学软件工程学院上海200062 上海市高可信重点实验室(华东师范大学) 上海200062

近几年深度神经网络正被广泛应用于现实决策系统,决策系统中的不公平现象会加剧社会不平等,造成社会危害.因此研究者们开始对深度学习系统的公平性展开大量研究,但大部分研究都从群体公平的角度切入,且这些缓解群体偏见的方法无法保证... 详细信息

近几年深度神经网络正被广泛应用于现实决策系统,决策系统中的不公平现象会加剧社会不平等,造成社会危害.因此研究者们开始对深度学习系统的公平性展开大量研究,但大部分研究都从群体公平的角度切入,且这些缓解群体偏见的方法无法保证群体内部的公平.针对以上问题,定义两种个体公平率计算方法,分别为基于输出标签的个体公平率(IFRb),即相似样本对在模型预测中标签相同的概率和基于输出分布的个体公平率(IFRp),即相似样本对的预测分布差异在阈值范围内的概率,后者是更严格的个体公平.更进一步,提出一种提高模型个体公平性的算法IIFR,该算法通过余弦相似度计算样本之间的差异程度,利用相似临界值筛选出满足条件的相似训练样本对,最后在训练过程中将相似训练样本对的输出差异作为个体公平损失项添加到目标函数中,惩罚模型输出差异过大的相似训练样本对,以达到提高模型个体公平性的目的.实验结果表明, IIFR算法在个体公平的提升上优于最先进的个体公平提升方法.此外IIFR算法能够在提高模型个体公平性的同时,较好地维持模型的群体公平性.

关键词：深度学习模型偏见个体公平群体公平

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深度学习在磁共振影像脑疾病诊断中的应用

工程科学学报 2024年第2期46卷 306-316页

作者：朱健椿魏嘉昕毛浚彬刘坤何鸿宇刘锦中南大学计算机学院长沙410083 新疆大学软件学院乌鲁木齐830046

由于脑疾病的发生会对社会产生严重危害,所以脑疾病诊断研究的重要性日益显著.中国“脑计划”列入“十三五”规划与国务院《“健康中国2023”规划纲要》的印发表明国家对脑疾病诊疗问题的高度重视.由于磁共振影像的高分辨率及非入侵性... 详细信息

由于脑疾病的发生会对社会产生严重危害,所以脑疾病诊断研究的重要性日益显著.中国“脑计划”列入“十三五”规划与国务院《“健康中国2023”规划纲要》的印发表明国家对脑疾病诊疗问题的高度重视.由于磁共振影像的高分辨率及非入侵性等优势使其成为脑疾病研究与临床检查的主要技术手段,为脑疾病诊断提供丰富的数据基础.深度学习由于其可拓展性与灵活性在各个领域得到广泛应用,展现出巨大的发展潜力.本文针对深度学习在典型脑疾病诊断中的应用进行综述,结构组织如下:首先对深度学习在自闭症、精神分裂症、阿尔兹海默症三种典型脑疾病诊断上的应用进行了阐述;然后对用于三种脑疾病研究的数据集和已有的开源工具进行了汇总;最后对深度学习在磁共振影像脑疾病诊断应用中的局限性及未来发展方向进行总结与展望.

关键词：磁共振影像深度学习脑疾病自闭症精神分裂症阿尔兹海默症

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深度学习颅骨重建和平面波经颅超声成像方法

声学学报 2024年第3期49卷 381-391页

作者：周江锦郭远洋周宸宸许凯亮复旦大学信息科学与工程学院生物医学工程系上海200438 复旦大学脑科学前沿科学中心上海200432 复旦大学集成芯片与系统全国重点实验室上海201203

为解决颅骨声阻抗失配导致平面波经颅超声成像质量下降的问题,提出一种基于深度学习的颅骨重建技术,结合快速行进法可实现平面波经颅成像的相位畸变校正。根据人类颅骨CT图像设置颅骨形状进行数值仿真,颅骨重建的时间开销为0.97 s,基于... 详细信息

为解决颅骨声阻抗失配导致平面波经颅超声成像质量下降的问题,提出一种基于深度学习的颅骨重建技术,结合快速行进法可实现平面波经颅成像的相位畸变校正。根据人类颅骨CT图像设置颅骨形状进行数值仿真,颅骨重建的时间开销为0.97 s,基于重建结果计算平面波的走时平均相对误差约为0.25%,单点目标散射波走时平均相对误差约为0.76%。经颅仿体实验中,强回声点目标图像经过校正之后,平均位置偏移从1.42 mm减少为0.28 mm,半峰全宽从1.82 mm减少为0.99 mm;圆形目标图像经过校正后对比度噪声比从7.5 dB提升为9.8 dB,偏心率从0.31降低为0.24。以上结果表明,该方法能够准确计算经颅超声的走时并且显著改善成像的质量,可用于经颅脑超声成像的相位畸变校正。

关键词：平面波成像经颅超声相位畸变校正快速行进法深度学习

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深度学习在耳科学中的研究与应用进展

中南大学学报（医学版） 2023年第3期48卷 463-471页

作者：卯爽吴学文侯木舟梅凌云冯永宋剑中南大学湘雅医院耳鼻咽喉头颈外科长沙410008 耳鼻咽喉重大疾病湖南省重点实验室长沙410008 国家老年疾病临床医学研究中心(湘雅医院) 长沙410008 中南大学数学与统计学学院长沙410083 南华大学附属长沙市中心医院耳鼻咽喉头颈外科长沙410018

随着深度学习算法的优化及医学大数据资料的积累,近年来深度学习技术在耳科学各领域中研究应用广泛。目前,耳科学中的深度学习研究结合了耳内窥镜、颞骨影像、听力图、术中图像等多种资料,涉及耳科疾病诊断(包括耳廓畸形、外耳道疾病、... 详细信息

随着深度学习算法的优化及医学大数据资料的积累,近年来深度学习技术在耳科学各领域中研究应用广泛。目前,耳科学中的深度学习研究结合了耳内窥镜、颞骨影像、听力图、术中图像等多种资料,涉及耳科疾病诊断(包括耳廓畸形、外耳道疾病、中耳疾病及内耳疾病)、治疗(指导用药及术式规划)及预后预测(涉及听力转归和言语学习)等方面。根据资料的类别及研究目的(疾病诊断、治疗及预后预测)的差异,可选用不同的神经网络模型以发挥其算法的优势,深度学习对耳科疾病具有良好的辅助诊疗价值。深度学习在耳科疾病的临床诊断与治疗中具有较好的应用前景。

关键词：深度学习神经网络颞骨耳科学

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深度学习下的视觉SLAM综述

机器人 2023年第6期45卷 756-768页

作者：黄泽霞邵春莉安徽大学安徽合肥230601

本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM(同步定位与地图创建)领域的最新研究成果,重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果,展望了深度学习下视觉SLAM的发展趋势,为后继者了解与应用深度学习... 详细信息

本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM(同步定位与地图创建)领域的最新研究成果,重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果,展望了深度学习下视觉SLAM的发展趋势,为后继者了解与应用深度学习技术、研究移动机器人自主定位和建图问题的可行性方案提供助力。

关键词：深度学习同步定位与建图前端跟踪后端优化语义建图不确定性估计

深度学习方法求解中子输运方程的微分变阶理论

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原子能科学技术 2023年第5期57卷 946-959页

作者：刘东王雪强张斌俞蔡阳宫兆虎陈奇隆中国核动力研究设计院四川成都610213 中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心四川成都610213 四川大学计算机学院四川成都610065

中子输运方程是核反应堆物理分析计算的基本方程,针对深度学习技术求解输运方程因定积分项带来的困难,本文提出了微分变阶理论:将输运方程定积分项变换为对应的原函数,其他部分的角通量密度项表示为原函数高阶微分形式,从而将具有微积... 详细信息

中子输运方程是核反应堆物理分析计算的基本方程,针对深度学习技术求解输运方程因定积分项带来的困难,本文提出了微分变阶理论:将输运方程定积分项变换为对应的原函数,其他部分的角通量密度项表示为原函数高阶微分形式,从而将具有微积分形式的输运方程转换为纯粹的高阶微分方程;给出了变换后的原函数定解约束条件,以及对应的边界条件形式;构造了由原函数方程、边界条件、原函数定解、特征值约束共同形成的加权损失函数,利用深度学习使得神经网络逼近原函数;通过将原函数求导进行微分降阶,最终得到原输运方程角通量密度的数值解。针对多个平板、球几何例题进行了数值验证,获得了具有连续性特点的计算结果,证明了本文理论及相关方法的正确性,从而为中子输运方程的数值求解方法探索新的技术途径。

关键词：深度学习中子输运方程原函数微分变阶损失函数数值验证

深度学习的遥感变化检测综述:文献计量与分析

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遥感学报 2023年第9期27卷 1988-2005页

作者：杨彬毛银陈晋刘建强陈杰闫凯湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 北京师范大学地理科学学部北京100875 国家卫星海洋应用中心北京100081 中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100084

遥感变化检测可以获取地表变化信息,对于理解人与自然相互作用,推动可持续发展具有重要意义。随着遥感成像技术的提升和计算机科学的快速发展,高光谱、高时间、高空间分辨率的遥感影像已广泛应用,促进了深度学习的遥感变化检测发展以及... 详细信息

遥感变化检测可以获取地表变化信息,对于理解人与自然相互作用,推动可持续发展具有重要意义。随着遥感成像技术的提升和计算机科学的快速发展,高光谱、高时间、高空间分辨率的遥感影像已广泛应用,促进了深度学习的遥感变化检测发展以及多领域成功应用。与传统遥感变化检测不同,基于深度学习的变化检测提取遥感影像的深度差异特征,无需构建特征工程,检测精度和效率均有所提高。本文结合文献计量学全面分析本领域研究现状和热点,发现基于深度学习的变化检测在国内机构学者的主导下快速发展并取得了大量研究成果。这些成果大都基于高分辨率图像和CNN网络,并成功应用于土地利用/覆盖和建筑变化检测等。在此基础上,从像素、对象和场景3个粒度对基于深度学习的遥感变化检测方法分类介绍,阐述开展像素、对象和场景的特征提取以及后续网络分析过程,其中基于对象和场景的方法具有优势。最后,归纳总结目前面临的挑战及未来可能发展方向。由于遥感平台的发展和应用需求的增加,多模态异质变化检测是未来发展趋势。另外,深度学习的方法还需要克服非理想样本问题,关注多元变化信息获取,以及推进变化检测的广泛应用等。

关键词：遥感变化检测深度学习文献计量方法分类挑战及发展综述