DenseNet生成对抗网络低照度图像增强方法

针对低照度环境下采集图像存在低信噪比、低分辨率和低照度的问题,提出了一种基于稠密连接网络(DenseNet)生成对抗网络的低照度图像增强方法.利用DenseNet框架建立生成器网络,并将PatchGAN作为判别器网络;将低照度图像传入生成器网络生成照度增强图像,同时利用判别器网络负责监督生成器对低照度图像的增强效果,通...     

基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法

针对传统长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）和卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）在提取特征时无法体现每个词语在文本中重要程度的问题,提出一种基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法。使用CNN提取文本局部信息,进而整合出全文语义;用LSTM提取文本上下文特征,在LSTM之后加入注意力机制（Attention）提取输出信息的注意力分值;将LSTM-Attention的输出与CNN的输出进行融合,实现了有效提取文本特征的基础上将注意力集中在重要的词语上。在三个公开数据集上的实验结果表明,提出的模型相较于LSTM、CNN及其改进模型效果更好,可以有效提高文本分类的效果。     

基于并行混合网络与注意力机制的文本情感分析模型

现有基于深度学习和神经网络的文本情感分析模型通常存在文本特征提取不全面,且未考虑关键信息对文本情感倾向的影响等问题。基于并行混合网络与双路注意力机制,提出一种改进的文本情感分析模型。根据不同神经网络的特点分别采用GloVe和Word2vec两种词向量训练工具将文本向量化,得到更丰富的文本信息。将两种不同的词向量并行输入由双向门控循环单元与卷积神经网络构建的并行混合网络,同时提取上下文全局特征与局部特征,提高模型的特征提取能力。使用双路注意力机制分别对全局特征和局部特征中的关键信息进行加强处理及特征融合,增强模型识别关键信息的能力。将融合后的整个文本特征输入全连接层,实现最终的情感极性分类。在IMDb和SST-2公开数据集上的实验结果表明,该模型的分类准确率分别达到91.73%和91.16%,相比于同类文本情感分析模型有不同程度的提升,从而证明了双路注意力机制可以更全面地捕获文本中的关键信息,提高文本情感分类效果。