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1. chinaXiv:202009.00121 [pdf]

基于TransE的表示学习方法研究综述

张正航; 钱育蓉; 行艳妮; 赵鑫
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,该文通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系的方法、基于关系路径的方法、基于图像信息的方法,以及基于其他方面的方法这4种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析。同时,对基于TransE的表示学习方法的公共数据集与评价指标进行了对比、总结,以及对各种基于TransE的表示学习算法在实验中的表现进行了对比分析。最后,对全文的研究进行了总结,对今后研究的热点进行了展望。从研究结果来看,PaSKoGE方法、NTransGH方法、TCE方法、TransD方法在做链接预测和三元组分类任务上表现效果最好,值得推广和进一步拓展,并可在其特定于路径的嵌入、两层神经网络、三元组上下文、动态构造映射矩阵上进一步完善。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits33Downloads16 Comment 0

2. chinaXiv:201901.00066 [pdf]

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

南方哲; 钱育蓉; 行艳妮; 赵京霞
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建(single image super-resolution,SISR)的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。首先介绍了相关深度学习算法;然后介绍了基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;最后对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。

submitted time 2019-01-03 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits460Downloads299 Comment 0

3. chinaXiv:201901.00067 [pdf]

Spark环境下K-means初始中心点优化研究综述

行艳妮; 钱育蓉; 南方哲; 赵京霞
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了能够及时了解Spark环境下经典聚类算法K-means的最新研究进展,把握K-means算法当前的研究热点和方向,针对K-means算法的初始中心点优化研究进行综述。首先介绍了内存计算框架Spark和K-means算法,并分析了K-means算法聚类不稳定性的成因和影响,其目的在于指出优化K-means算法的重要性。详细介绍了目前在Spark环境下优化K-means初始中心点的主要方法和最新研究现状,并展望了K-means初始中心点优化问题的未来研究方向。

submitted time 2019-01-03 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits425Downloads268 Comment 0

4. chinaXiv:201808.00047 [pdf]

基于CapsNet的中国手指语识别

郝子煜; 阿里甫·库尔班; 李晓红; 依沙·吾阿提别克
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

中国手指语的识别作为中国手语识别中重要的组成部分,使听障者的交流和人机交互更加便捷。传统的手指语识别采用卷积神经网络的方法,模型结构单一,在池化层会丢弃很多信息。Capsule(胶囊)是在神经网络中构建和抽象出的子网络,每个胶囊都专注于一些单独的任务,又能保留图像的空间特征。分析了中国手语中手指语的特征,构建并扩展了手指语图片训练集,试图用CapsNet(胶囊网络)模型解决手指语的识别任务,对比了不同参数下CapsNet的识别率,并与经典的GoogLeNet卷积网络作对比。实验结果表明,CapsNet在手语识别任务上能达到较好的识别效果。

submitted time 2018-08-13 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits600Downloads326 Comment 0

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