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基于词注意机制的双向循环神经网络在解决文本分类问题时,存在如下问题:直接对词加权生成文本表示会损失大量信息,从而难以在小规模数据集上训练网络。此外,词必须结合上下文构成短语才具有明确语义,且文本语义常常是由其中几个关键短语决定,所以通过学习短语的权重来合成的文本语义表示要比通过学习词的权重来合成的更准确。为此,该文提出一种基于短语注意机制的神经网络框架NN-PA。其架构是在词嵌入层后加入卷积层提取N-gram短语的表示,再用带注意机制的双向循环神经网络学习文本表示。该文还尝试了五种注意机制。实验表明: 基于不同注意机制的NN-PA系列模型不仅在大、小规模数据集上都能明显提高分类正确率,而且收敛更快。其中,模型NN-PA1和NN-PA2明显优于主流的深度学习模型,且NN-PA2在斯坦福情感树库数据集的五分类任务上达到目前最高的正确率53.35%。 相似文献
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为了有效地提取图像特征以提高图像检索性能,借鉴生物视觉信息处理过程中的提取图像特征,提出一种结合视觉感知与局部二值模式(LBP)傅里叶直方图的图像检索算法.首先根据视觉感知特点,用主分量图作为亮度初级视觉特征,将形状边缘信息融入视觉注意模型,获得改进的Itti视觉注意模型,并基于该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图;... 相似文献
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基于核化图嵌入的最佳鉴别分析与人脸识别 总被引:5,自引:0,他引:5
将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE)框架内的线性降维算法,并且基于所给出的理论框架提出了一种综合利用零空间和非零空间鉴别信息的组合方法.任何一种可以用核化图嵌入框架描述的核算法,都可以有相应的组合方法.在ORL,Yale,FERET和PIE人脸数据库上验证了所提出的理论和方法的有效性. 相似文献
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SiO2拼混树脂耐磨耐蚀性能的表征与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高三元复合管道衬里用树脂的尺寸稳定性和耐磨耐蚀性能,并降低系统成本,本文采用SiO2粒子对树脂进行拼混,着重研究SiO2填充对拼混树脂性能的影响.结果表明加入SiO2降低了拼混树脂的吸水率,增强了静态抗腐蚀能力,降低了冲蚀作用. 相似文献
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将鉴别信息引入到距离测度中,利用这个新的局部距离测度代替欧氏距离构建k-近邻,提出一种新的局部线性近邻扩展算法.将此用于图像检索的相关反馈机制,产生基于局部自适应逼近的半监督反馈算法FLANNP(feedback locally adaptive nearest neighbor propagation).该方法首先由支持向量机构建的判别函数来确定最优判别方向,基于此方向产生一个局部自适应距离算法,进而确定数据点间的权重.最后,标签信息由全局一致性假设,通过局部最近邻,从有标签数据点开始进行全局扩散标注.该方法使用有鉴别信息的距离测度,提高了图像检索的准确度. 相似文献
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基于多尺度局部二值模式的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于多尺度局部二值模式的人脸识别方法.局部二值模式已经被证明是人脸表示的一种有效算子,不过由于其太小以至于鲁棒性不高.在多尺度局部二值模式中,计算是基于块子区域的平均值,而不是基于单个像素值进行的.人脸图像首先被分成小的子区域,具有不同权值的BLBP算子抽取每一子区域的直方图,然后把它们连接起来,组成一个空域增强的特征直方图.在X~2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成分类识别.实验表明,该方法优于其它的基于LBP的人脸识别算法. 相似文献