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图文数据的多级关系分析与挖掘方法

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 684-694页

作者：郭瑞萍王海荣王栋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提... 详细信息

如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提取图像特征来学习空间位置关系和语义关系并构建图像连接图,进而完成单模态内部语义关系计算,在此基础上,使用节点切分方法和带多头注意力机制的图卷积网络(GCN-MA)进行局部和全局的图文关系融合。此外,为提升关系挖掘效率,采用了基于注意力机制的连边权重剪枝策略,用以增强重要分支表示,减少冗余信息干扰。在公开的Flickr30K、MSCOCO-1K、MSCOCO-5K数据集上进行方法实验,并与11种方法进行实验结果的对比分析,所提方法在Flickr30K上的平均召回率提高了0.97%和0.57%,在MSCOCO-1K上的平均召回率提高了0.93%和0.63%,在MSCOCO-5K上的平均召回率提高了0.37%和0.93%,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：关系挖掘多级关系注意力机制图卷积网络图文数据

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自注意力相似度迁移跨模态哈希网络

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 615-622页

作者：梁焕王海荣王栋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学... 详细信息

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学习的方法利用实值空间相似度引导哈希码的生成。在3个常用的数据集MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和MSCOCO上与深度跨模态哈希(DCMH)、成对关系引导的深度哈希(PRDH)、跨模态汉明哈希(CMHH)等优秀方法进行对比实验,结果显示哈希码长度为64 bit的条件下,所提模型在3个数据集图像检索文本任务的平均精确度均值(MAP)达到72.3%,文本检索图像任务的MAP达到70%,高于对比方法。

关键词：跨模态检索哈希学习注意力机制迁移学习无监督学习

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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 14-32页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙大城市学院计算机与计算科学学院杭州3100152 浙江大学计算机科学与技术学院杭州3100583 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310014

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 详细信息

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.

关键词：条件生成对抗网络图像翻译生成模型图像质量评价

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基于部分标注的自训练多标签文本分类框架

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 679-687页

作者：任俊飞朱桐陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规... 详细信息

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规范数据集需要严格的质量控制,一般很难获取。在真实的标注过程中,难免会缺失标注一些相关标签,进而导致不完全标注问题。该文提出了一种基于部分标注的自训练多标签文本分类(partial labeling self-training for multi-label text classification,PST)框架,该框架利用教师模型自动地给大规模无标注数据分配标签,同时给不完全标注数据补充缺失标签,最后再利用这些数据反向更新教师模型。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,PST框架兼容现有的各类多标签文本分类模型,并且可以缓解不完全标注数据对模型的影响。

关键词：多标签文本分类不完全标注自训练

面向脉动阵列神经网络加速器的软错误近似容错设计

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1746-1755页

作者：魏晓辉王晨洋吴旗郑新阳于洪梅岳恒山吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计,把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验,保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合,相较于传统双模冗余,本... 详细信息

本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计,把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验,保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合,相较于传统双模冗余,本文提出的容错设计可以降低73.39%的性能开销。

关键词：计算机系统结构卷积神经网络脉动阵列软错误近似容错

一种用于解析问答推理过程的多轮迭代检索算法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 120-131页

作者：周长顺应文豪钟珊龚声蓉苏州大学计算机科学与技术学院苏州215008 常熟理工学院计算机科学与工程学院常熟215500

【目的】针对当前阅读理解类问答推理过程中传统无监督检索方式句子关联性不足的问题,设计一种检索模型,研究问答任务的推理过程,探求问答任务的可解释性。【方法】提出一种新型无监督检索模型ISR,模型中融合皮尔逊相关系数、GloVe词嵌... 详细信息

【目的】针对当前阅读理解类问答推理过程中传统无监督检索方式句子关联性不足的问题,设计一种检索模型,研究问答任务的推理过程,探求问答任务的可解释性。【方法】提出一种新型无监督检索模型ISR,模型中融合皮尔逊相关系数、GloVe词嵌入、IDF加权等主要模块,ISR模型通过多轮迭代方式细粒度检索推理句。【结果】对比模型MSSwQ,ISR模型在MultiRC数据集上进行实验,P、R、F_(1)指标平均高出2.4、1.8、2.1个百分点;在HotPotQA数据集上进行实验,P、R、F_(1)指标平均高出4.8、2.6、3.7个百分点。【局限】检索采用硬匹配,可能存在过分匹配的情形。【结论】本文模型能够提升检索推理句的准确性,检索的推理句能够有效应用于问答任务的推理过程。

关键词：阅读理解问答无监督框架多轮迭代问答推理推理句检索

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面向信息系统推荐与决策的高阶张量分析方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1697-1712页

作者：王贝伦张嘉琦蔡英豪王兆阳谈笑沈典东南大学计算机科学与工程学院南京210096

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解... 详细信息

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解决方案,例如疾病决策诊断或商品推荐.然而,现有的张量回归方法存在2个主要问题:一是可能丢失了张量的空间信息,导致预测结果不准确;二是计算成本过高,导致服务或解决方案不及时.对于具有高阶结构的大规模数据而言,这2点则显得更为突出.因此为了实现数据赋能,即利用张量数据来提高信息服务或解决方案的质量和效率,提出了稀疏低秩张量回归模型(sparse and low-rank tensor regression model,SLTR).该模型通过对张量系数应用l1范数和张量核范数使得张量系数具有稀疏性和低秩性两大特点,这样既保留了张量的结构信息又可以方便地解释数据.利用近端梯度方法优化了混合正则化器,使得求解过程可扩展且高效.除此之外证明了SLTR的严格误差界.在多个模拟数据集和一个视频数据集上的实验结果表明,SLTR相比于之前的方法,在更短的时间内获得了更好的预测性能.

关键词：张量回归并行近端法数据可解释性张量范数分类

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基于代理训练集的属性推理攻击防御方法

计算机学报 2024年第4期47卷 907-923页

作者：董恺蒋驰昊李想凌振杨明东南大学计算机科学与工程学院南京211189

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总... 详细信息

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总是会记住训练数据集中的显性和隐性全局属性,另一方面原因在于模型提供者无法事先知道哪些属性将受到攻击从而难以有针对性地进行防御.为了解决这个问题,本文提出了一种通用的隐私保护模型训练方法,名为PPMT(Privacy Preserving Model Training).它以迭代的方式工作.在每次迭代中,PPMT构建一个代理数据集,并在该数据集而不是私有数据集上训练模型.虽然每次迭代会同时导致隐私性的提升和功能性的降低,但隐私性的提升呈快速指数级,而功能性的降低则是缓慢线性的.经过多次迭代,PPMT在模型功能性的约束下最大化全局属性的隐私性,并生成最终的模型.本文选择了两种代表性的机器学习算法和三个典型的数据集来进行实验评估PPMT所训练出模型的功能性、隐私性和鲁棒性.结果显示,使用PPMT训练出的模型,在全局属性上会以不同速度朝不同方向改变,在功能性上的平均损失为1.28%,在超参数α保密的情况下被可能攻击倒推的成功率仅有22%~33%.这说明,PPMT不仅能保护私有数据集的全局属性隐私性,而且能保证模型有足够的功能性,以及面对可能攻击的鲁棒性.

关键词：人工智能安全属性推理攻击全局属性隐私隐私增强代理数据集

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量子计算系统软件研究综述

软件学报 2024年第1期35卷 1-18页

作者：谢磊翟季冬清华大学计算机科学与技术系北京100084

量子计算理论上有望解决诸多经典难解问题,近年来量子计算机的快速发展正推动这一理论进入实践.然而,当前硬件中繁多的错误会造成计算结果出错,严重限制了量子计算机解决实际问题的能力.量子计算系统软件位于应用与硬件之间,充分挖掘系... 详细信息

量子计算理论上有望解决诸多经典难解问题,近年来量子计算机的快速发展正推动这一理论进入实践.然而,当前硬件中繁多的错误会造成计算结果出错,严重限制了量子计算机解决实际问题的能力.量子计算系统软件位于应用与硬件之间,充分挖掘系统软件在硬件错误减缓方面的潜力,对于近期实现有实用价值的量子计算而言至关重要.由此,近期涌现了一批量子计算系统软件研究工作.将这些工作归纳入编译器、运行时系统和调试器3个范畴,通过对它们的分析总结,梳理量子计算系统软件的研究现状,揭示其在硬件错误减缓方面的重要作用.并对未来的研究方向进行展望.

关键词：量子计算系统软件嘈杂中规模量子编译运行时调试