检索结果-南通市图书馆

系统工程与电子技术 2012年第6期34卷 1299-1304页

作者：梁新元重庆工商大学电子商务及供应链系统重庆市重点实验室重庆400067 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆400067

针对因果图精确推理是NP(nondeterministic polynomial)难的问题,提出了一种迭代推理方法。首先,从图论的角度分析了因果图推理中概率计算的机理,并提出了矩阵解环的方法。在此基础上提出了一种迭代推理算法,该算法只需要进行简单的矩... 详细信息

针对因果图精确推理是NP(nondeterministic polynomial)难的问题,提出了一种迭代推理方法。首先,从图论的角度分析了因果图推理中概率计算的机理,并提出了矩阵解环的方法。在此基础上提出了一种迭代推理算法,该算法只需要进行简单的矩阵运算,大大简化了传统因果图推理复杂的计算过程,可以在多项式时间复杂度内实现推理。其次,分析了算法存在的问题并提出了改进的方向。最后,运用实例分析验证了该算法实现因果图推理的效果。研究表明,该算法能够有效地进行因果图推理,推理效率高,推理结果正确,为因果图提供了一种高效的近似推理方法,对因果图的应用具有重要意义。

关键词：人工智能因果图迭代推理近似推理

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

基于掩码字符和迭代推理的中文拼写纠错研究及应用

基于掩码字符和迭代推理的中文拼写纠错研究及应用

引用

作者：张乐乐北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,人们的交流越来越密切,文本信息中的错误也随之暴增,这些文本错误极大地影响了信息传播的有效性。中文拼写纠错任务的目标就是在中文文本中查找并更正拼写错误,这对现实生活具有广泛的实用价值。拼写错误在实践中很常... 详细信息

随着互联网的发展,人们的交流越来越密切,文本信息中的错误也随之暴增,这些文本错误极大地影响了信息传播的有效性。中文拼写纠错任务的目标就是在中文文本中查找并更正拼写错误,这对现实生活具有广泛的实用价值。拼写错误在实践中很常见,并且对许多自然语言处理的下游任务有很大的影响,比如搜索优化、机器翻译等。目前,主流研究存在以下问题亟待解决:首先,模型使用混淆集时,性能严重依赖混淆集的质量。其次,当句子中有多个错误字符时,待纠正字符会受到噪声上下文的影响,导致性能变差。最后,当候选字符与上下文组词更常见时,主流方法可能会对原本正确的字符进行纠正,出现过度修正的情况。为此,本文提出了基于掩码字符和迭代推理的中文拼写纠错方法。具体而言,本文开展的研究工作如下:一、基于掩码字符对中文拼写纠错算法进行优化。针对混淆集有限的问题,本文设计了基于错误驱动的混淆集掩码方法。在预训练阶段将纠正失败的字符加入混淆集中,得到动态更新的混淆集。使模型学习到以往的错误知识,不断进步。针对噪声上下文问题,本文设计了基于噪声分布的多字符掩码方法。在预训练阶段构造包含噪声的输入文本,使模型针对噪声上下文更具鲁棒性。针对过度修正的问题,本文设计了基于阈值的纠错优化方法,在模型中扩大候选字符与原字符的选择差值,提高纠正的可信度。实验验证了该方法的有效性。二、基于迭代推理对中文拼写纠错算法进行优化。在推理阶段加入迭代纠错的方法,每次迭代中仅修正概率最高的字符,修正结果作为下一次迭代的输入。使模型在推理时尽可能修正句子中的所有错误字符。实验验证了该方法的有效性。三、设计并开发了中文拼写纠错系统,系统包含文本纠错、图像识别纠错和文档纠错三个核心功能,以及系统管理和数据管理两个基本功能。通过一系列的系统测试,表明本系统功能满足设计需求,可稳定运行。

关键词：中文拼写纠错预训练掩码字符迭代推理

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

渐进推理式图像补全方法研究

渐进推理式图像补全方法研究

引用

作者：邵英杰北京交通大学

学位级别：硕士

图像补全是计算机视觉研究领域中的经典问题,通过对图像中的缺失部分进行生成式修补,达到整幅图像视觉上的完整性、一致性和和谐性。近年来,基于深度学习的图像补全模型发展迅速,在医学、影视等行业得到了广泛的应用。然而,在大型连续... 详细信息

图像补全是计算机视觉研究领域中的经典问题,通过对图像中的缺失部分进行生成式修补,达到整幅图像视觉上的完整性、一致性和和谐性。近年来,基于深度学习的图像补全模型发展迅速,在医学、影视等行业得到了广泛的应用。然而,在大型连续缺失区域补全、突变区域补全等方面,现有的图像补全方法仍面临一次性修补困难、不确定性生成、细节恢复质量低等挑战。以获取确定性、高质量图像补全性能为目标,研究如何通过逐步建立待补全区域与已知区域的关联,突破上述难题具有重要的研究意义和实用价值。针对以上问题,本文研究渐进推理式图像补全方法。首先针对大型连续孔图像修补困难问题,研究选择式迭代推理的图像补全网络模型;针对大型连续孔图像丢失过多重要信息而导致的不确定性生成问题,研究草图引导的选择迭代推理式图像补全方法;在此基础上,针对突变区域补全中边缘模糊问题,研究基于置信判断的两阶段图像补全方法。具体工作如下:(1)针对大型连续孔图像修补困难问题,提出了选择式迭代推理的图像补全网络方法。该模型的迭代推理机制提高了模型处理大尺度缺失区域的能力,特别地,设计了一种选择式迭代推理模块,筛选错误填充内容,消除迭代过程中的积累错误,提高迭代推理质量;并提出一种选择融合模块,实现所有迭代特征图的自适应融合,从而提高更接近于真实图的修补效果。在Celeb A-HQ数据集上构建的对比实验和消融实验验证了提出模型的有效性。(2)针对如何生成指定内容问题,提出了草图引导的选择迭代推理式图像补全方法。在大型连续缺失区域补全任务中,缺乏外部信息辅助的图像补全生成的内容具有不可预测性,无法保证整体补全质量。基于此,本文提出一种草图引导的选择迭代推理式图像补全方法,首先设计了一个边缘信息提取模块获取期望的缺失区域结构信息,再通过结构信息修正模块引导网络生成符合结构预期的图像内容。在Celeb A-HQ数据集上构建的对比实验和消融实验验证了提出模型的有效性。(3)针对突变区域补全中边缘模糊问题,提出了基于置信判断的两阶段图像补全方法。首先根据第一阶段粗糙补全网络生成的补全图,进行动态置信判断,然后针对置信度低的区域进行进一步补全,从而提高补全质量。此外,提出一种突变损失函数,利用边缘图计算突变损失值,进一步约束突变区域的生成,改善边缘模糊问题。在Celeb A数据集上构建的对比实验和消融实验验证了提出模型的有效性。本文包含图29幅,表8张,参考文献71篇。

关键词：图像补全迭代推理草图置信度突变损失

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：