检索结果-南通市图书馆

通信学报 2021年第10期42卷 130-139页

作者：顾亦然姚朱鹏杨海根南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210023 南京邮电大学智慧校园研究中心江苏南京210023 南京邮电大学宽带无线通信技术教育部工程研究中心江苏南京210003

针对深度学习中推荐模型特征组合单一、消解大量有价值特征信息以及过拟合等问题,设计了一种新型的注意力得分机制——注意力胶囊,提出了一种融合注意力胶囊的深度因子分解机模型。基于DeepFM模型,将用户历史点击行为与候选物品进行权... 详细信息

针对深度学习中推荐模型特征组合单一、消解大量有价值特征信息以及过拟合等问题,设计了一种新型的注意力得分机制——注意力胶囊,提出了一种融合注意力胶囊的深度因子分解机模型。基于DeepFM模型,将用户历史点击行为与候选物品进行权重计算,降低了无关特征对模型的影响,充分挖掘了不同历史行为对用户兴趣的差异性影响。训练过程中加入自适应正则化式,在不影响训练速度的前提下,有效地减少了过拟合。在2个公开数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提模型相对于其他模型在损失函数和GAUC上均有明显提升。

关键词：推荐模型深度学习注意力胶囊因子分解机自适应正则化

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于胶囊网络的海量指纹纹型精准分类算法

引用

中国科学院大学学报（中英文） 2020年第3期37卷 387-397页

作者：李伯男赵彤吴敏中国科学院大学计算机与控制学院北京101408 中国科学院大学数学科学学院北京100049 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100049

指纹识别作为“物证之首”一直被认为是最可靠的生物特征识别方法,目前已经广泛应用在刑事侦查、居民身份认定及核实等领域。这类应用的特点在于需将待识别指纹与海量指纹数据库中的全部指纹做快速比对,以确定该枚指纹所有人的身份。为... 详细信息

指纹识别作为“物证之首”一直被认为是最可靠的生物特征识别方法,目前已经广泛应用在刑事侦查、居民身份认定及核实等领域。这类应用的特点在于需将待识别指纹与海量指纹数据库中的全部指纹做快速比对,以确定该枚指纹所有人的身份。为了提高指纹识别速度,海量指纹数据库会按照纹型拆分成若干类,待识别指纹仅和同类指纹做逐一比对。随着指纹采集相关的法律生效,近几年指纹数据库规模迅速扩大。一方面库内同类纹型的图像差异性显著增加,另一方面不同类指纹图像的相似性也在增加,指纹分类算法误分率大幅增加。“海量指纹纹型精准分类问题”迅速成为公安应用及指纹识别领域研究的热点。针对上述问题,提出一种基于胶囊网络的指纹纹型精准分类模型Cap-FingerNet。该模型一方面将胶囊网络独有的网络特性与指纹图像特有的自相似纹理特征相结合,可构成更为鲁棒的特征提取器及分类器。新引入的Batch-Normalization方法还可避免典型胶囊网络易于出现“梯度消失”的不足。另一方面,引入注意力胶囊机制,使得Cap-FingerNet较典型胶囊网络更准确且全面地提取出指纹图像细节信息,并使用全局压缩算法对胶囊进行有效挤压。Cap-FingerNet模型在某公安刑侦指纹数据库的4分类纹分类上获得99.63%的极高准确率,并在国际公开指纹数据集NIST-DB04的纹型4分类和5分类任务上分别测得96.25%和94.5%的准确率,取得了目前文献中最好成绩。

关键词：指纹分类胶囊网络注意力胶囊全局压缩

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习和注意力机制的商品推荐算法研究

基于深度学习和注意力机制的商品推荐算法研究

引用

作者：姚朱鹏南京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的到来,计算机以及大数据技术的飞速发展使得现代社会的人们进入了一个信息爆炸的时代,商品的数量呈指数级增长,带来了极其严重的信息过载问题。推荐系统作为一种有效的信息筛选方法,不仅可以有效减少用户寻找到满意商品... 详细信息

随着互联网时代的到来,计算机以及大数据技术的飞速发展使得现代社会的人们进入了一个信息爆炸的时代,商品的数量呈指数级增长,带来了极其严重的信息过载问题。推荐系统作为一种有效的信息筛选方法,不仅可以有效减少用户寻找到满意商品的时间和精力,还可以发掘用户潜在感兴趣的商品。随着系统数据量越来越大,传统的线性推荐算法由于训练开销大、特征表达能力弱、泛化能力不足等劣势逐步无法给用户进行精准推荐。近几年,随着人工智能的发展,深度学习作为特征提取的重要工具,得到了广泛的应用。本文重点研究了深度学习技术在推荐系统中的应用,并且针对目前在推荐系统中应用最广泛的深度因子分解机算法进行了改进,同时进行了推荐系统的设计及实现。本文通过梳理国内外相关文献,综合了词嵌入、深度因子分解机以及注意力机制等研究方法,构建了Ax DFM算法;基于所提的算法,设计了一种自适应的协同正则化方法有效地减小过拟合的影响;基于所提算法,搭建出了一套商品推荐系统,可以对用户进行实时、离线推荐。本文的主要工作体现在以下三点:1.融合注意力胶囊的深度因子分解机的构建。针对深度因子分解机在进行推荐时未考虑用户的历史行为对用户兴趣的差异性影响的现状,利用注意力机制给予不同交叉特征以不同的特征权重,提出了一种融合注意力胶囊的深度因子分解机算法。该算法通过注意力胶囊计算不同特征间的注意力大小,使得不同特征拥有不同权重,从而解决特征交叉所产生的噪声问题。2.自适应协同正则化方法。针对深度学习算法在训练过程中由于训练数据量过大、网络结构过于复杂、参数量过多等因素,容易导致过拟合现象的问题,加入了一种自适应协同正则化式,在不影响算法性能的前提下有效地降低了算法过拟合现象,与其他主流正则化方法进行了全面的实验对比。3.推荐系统的设计与搭建。基于Spring、Scala以及Spark等大数据组件开发了一套完整的、能够对用户进行有效推荐的商品推荐系统,主要由离线推荐系统、实时推荐系统以及业务系统组成,该系统具备查看商品信息、对商品评分、推荐潜在兴趣商品以及关联相似商品等基础功能,能够准确快速的对用户进行推荐。

关键词：深度学习注意力胶囊深度因子分解机自适应协同正则化推荐系统

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：