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对GRAOM+中前向推理方法的改进

计算机工程与应用 2010年第34期46卷 56-58页

作者：李熙徐德智王建新永州职业技术学院信息中心湖南永州425006 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生。现有的系统考虑了类层次关系的复杂性,加入了等价关系的应用,但是在知识库处理中的前向推理阶段,对矛盾知识仅是简单删除,从而影响到查... 详细信息

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生。现有的系统考虑了类层次关系的复杂性,加入了等价关系的应用,但是在知识库处理中的前向推理阶段,对矛盾知识仅是简单删除,从而影响到查全率。针对这些问题,提出了来源可信度以精确知识的可信程度,并重新设计了类层次知识库的矛盾知识推理规则。实验表明,改进的系统使知识结构更加精确,在保证查准率的同时可以明显改善查全率。

关键词：本体基层本体映射前向推理来源可信度

基于前向推理的平面解析几何自动推理系统研究与实现

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计算机应用 2006年第7期26卷 1715-1717页

作者：李涛张波李传中华南农业大学现代教育技术中心广州大学计算机教育软件研究所广东广州510642

采用传统的前向推理策略,使用了代数和几何相结合的推理方法,把解方程作为核心思想,较完善地实现了平面解析几何的自动推理系统。实践证明,本系统可以对大部分初等平面解析几何问题进行自动解题。

关键词：自动推理平面解析几何前向推理解方程谓词

一种对基于GRA本体映射的精细前向推理方法

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计算机工程与应用 2010年第34期46卷 53-55页

作者：管庆华徐德智中科华核电技术研究院信息技术中心广东深圳518124 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生。现有的系统考虑了类层次关系的复杂性,加入了等价关系的应用,但是在知识库处理中的前向推理阶段,对矛盾知识仅是简单删除,从而影响到查全率。针对这些问题,提出了来源可信度以精确化知识的可信程度,并重新设计了类层次知识库的矛盾知识推理规则。实验表明,改进的系统使知识结构更加合理,在保证查准率的同时可以明显改善查全率。

关键词：本体基层本体映射前向推理来源可信度

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基于Caffe加速卷积神经网络前向推理

计算机工程与设计 2018年第12期39卷 3686-3691页

作者：吴焕吴俊敏中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230000

为加速卷积神经网络的前向推理速度,提出一种针对卷积操作访存连续性的优化策略。在深度学习框架Caffe中,卷积以矩阵乘法的形式实现。Caffe卷积包含两个主要操作,分别是im2col和gemm。im2col称为image to columns,负责展开输入图像;gemm... 详细信息

为加速卷积神经网络的前向推理速度,提出一种针对卷积操作访存连续性的优化策略。在深度学习框架Caffe中,卷积以矩阵乘法的形式实现。Caffe卷积包含两个主要操作,分别是im2col和gemm。im2col称为image to columns,负责展开输入图像;gemm是general matrix-matrix multiplication的缩写,负责完成矩阵与矩阵之间的乘法运算。在以行优先的体系结构中,通过转置操作改变输入图像的数据排列,提升im2col和gemm的访存效率。实验结果表明,卷积操作的平均加速比在40%左右。

关键词：卷积神经网络中央处理单元转置加速访存前向推理

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卷积神经网络压缩与前向推理加速技术研究

卷积神经网络压缩与前向推理加速技术研究

作者：吴焕中国科学技术大学

学位级别：硕士

得益于大规模数据集和GPU高效的并行计算能力,深度学习技术在过去几年取得了飞跃式的发展。如今,深度学习在许多领域的性能都超过了人类表现,研发人员纷纷开始将这项技术产业化,智能音响、智能手机等一系列设备逐渐成为深度学习落地的... 详细信息

得益于大规模数据集和GPU高效的并行计算能力,深度学习技术在过去几年取得了飞跃式的发展。如今,深度学习在许多领域的性能都超过了人类表现,研发人员纷纷开始将这项技术产业化,智能音响、智能手机等一系列设备逐渐成为深度学习落地的首选。在过去很长一段时间,只有大型神经网络才能达到商用产品的性能要求。然而,许多设备的计算资源十分有限,无论从时间、空间还是能耗的角度,都无法满足大型网络的计算需求。为加速并压缩现有的神经网络,本文从以下三个方面开展研究工作:为找到卷积神经网络中需要重点优化的对象,本文首先统计了各个网络层的FLOPs以及Parameters。统计结果表明,卷积层是卷积神经网络中计算量最大的部份,而全连接层是参数占比最高的部份。接着,为了解模型压缩对精度的影响,本文又统计了 AlexNet的权重分布。实验结果表明,卷积层和全连接层中存在大量接近于零的参数,这部分参数对模型的贡献很小,因此可以在不影响原始精度的情况下压缩网络结构。在统计实验的基础上,本文提出了一种针对卷积操作访存连续性的加速策略。在深度学习框架Caffe中,卷积以矩阵乘法的形式实现。Caffe卷积包含两个主要操作,分别是im2col和gemm。im2col全称Image to Columns,这个操作主要负责展开输入图像。gemm是General Matrix-matrix Multiplication的缩写,它主要负责完成矩阵与矩阵之间的乘法运算。在以行优先的体系结构中,通过转置操作改变输入图像的数据排列,可以同时提升im2col和gemm的访存效率。实验结果表明,改进后的卷积加速比在40%左右。除了改进卷积操作,本文还针对模型尺寸过大的问题提出了一种新型的压缩算法。在一个预训练模型中,每层神经元都有固定的映射关系。由于卷积神经网络存在大量冗余,删除部分参数后依然可以保持原有映射。该方法通过移除冗余神经元与卷积核,将测试集中所有样本的的输入输出关系提取到更小的网络结构中。压缩后的模型不仅更小更快,而且精度不会受到影响。实验结果表明,压缩率在4到21倍左右,加速比在2到5倍左右。

关键词：卷积神经网络前向推理加速压缩

工作记忆广度与语篇阅读中前向推理和后向推理的关系

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工作记忆广度与语篇阅读中前向推理和后向推理的关系

作者：彭建国河北师范大学

学位级别：硕士

采用2×2×2独立设计，以反应时为指标，以较长的语篇为实验材料，利用命名法从工作记忆能力个体差异的角度，探讨被试阅读过程中前向推理和后向推理的时间进程。结果表明：工作记忆广度影响前向推理和后向推理的加工进程，高工作记忆... 详细信息

采用2×2×2独立设计，以反应时为指标，以较长的语篇为实验材料，利用命名法从工作记忆能力个体差异的角度，探讨被试阅读过程中前向推理和后向推理的时间进程。结果表明：工作记忆广度影响前向推理和后向推理的加工进程，高工作记忆广度可促进前向推理和后向推理的加工进程，低工作记忆广度限制前向推理和后向推理的加工进程;在300ms时间间隔下，高工作记忆广度被试可即时做出后向推理，但是不能做出前向推理，而低工作记忆广度的被试既不能做出前向推理，也不能做出后向推理。无论高、低工作记忆广度的被试在1000ms的时间间隔下都能做出推理，即前向推理和后向推理都是即时做出的，但是低工作记忆广度的被试需要时间构建。

关键词：工作记忆广度前向推理后向推理时间进程

智能教育物理平台中基于前向推理的解题子系统的研究

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智能教育物理平台中基于前向推理的解题子系统的研究

作者：罗太柏四川师范大学

学位级别：硕士

随着定理机器证明的发展,自动推理技术在智能教育领域的应用日趋频繁。本文以智能教育物理平台为基础,结合前人已有的研究成果,在智能教育物理平台已有的动态构图子系统和问题自动动态生成子系统的基础上,研究了基于产生式规则的前向推... 详细信息

随着定理机器证明的发展,自动推理技术在智能教育领域的应用日趋频繁。本文以智能教育物理平台为基础,结合前人已有的研究成果,在智能教育物理平台已有的动态构图子系统和问题自动动态生成子系统的基础上,研究了基于产生式规则的前向推理方法在物理问题自动求解领域的应用,并在问题自动求解的基础上设计了可读求解过程的生成算法。以初中物理范围内力和机械知识为例,设计和实现了基于前向推理方法的智能教育物理平台解题子系统。本文的主要工作和研究成果如下:(1)设计了谓词逻辑和框架知识表示相结合的物理知识表示体系。(2)设计了基于产生式规则的物理规则表示体系。(3)以面向对象程序设计技术为基础,运用前向推理方法理论,分析、设计、实现了智能教育物理平台解题子系统。(4)以动态链接技术为基础,解决了智能教育物理平台各子系统间的对接问题。使物理教育智能平台成为一个有机整体。

关键词：智能教育物理平台前向推理自动解题可读解自动生成

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Ada智能模拟包AISP的前向推理系统

计算机与数字工程 1996年第1期24卷 31-39页

作者：邹军陈望梅麦中凡北京航空航天大学计算机科学与工程系北京100083

AISP是一个用Ada语言开发的智能模拟环境。本文从界面语言、知识库、推理机等几个方面详细介绍AISP前向推理系统的设计及其两种应用途径:作为智能模拟包,构造军事智能模拟系统;作为专家系统工具,开发军事专家系统。

关键词：前向推理知识库专家系统 Ada语言 AISP

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基于深度强化学习的多模态医学图像配准

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第8期32卷 1236-1247页

作者：姚明青胡靖成都信息工程大学计算机学院成都610225

传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设... 详细信息

传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设计的缺陷.具体而言,设计了一个人工智能体模型,由策略网络和价值网络2部分组成,用以指导浮动图像朝着参考图像的方向正确移动,进而实现图像配准.提出使用异步表演者-评论家方法进行模型训练,以避免经验回放操作,降低模型训练对存储容量的要求并加快模型的收敛;同时提出一种奖赏函数,能够给予每个时间步上图像配准动作估计更为准确的奖励.此外,在测试阶段,使用了蒙特卡罗前向推理策略,进一步提高配准参数的准确性.在MR和CT的临床医学图像配准数据集上进行实验,与传统基于尺度不变性配准算法、基于深度学习配准算法等进行对照分析,实验结果表明,所提出的方法目标配准误差可以减少30%左右,同时能够更好地处理具有大幅度形变的配准问题.

关键词：图像配准强化学习表演者-评论家奖励函数前向推理