分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 现有主流的利用预训练卷积神经网络提取图像特征的方法存在如下问题:仅使用单层预训练特征表征图像;预训练任务与实际研究任务不一致。使得现有图文匹配方法无法充分利用图像特征,极易受到噪声特征干扰。针对上述问题,使用了预训练网络中的多层特征,并提出了多层次图像特征融合算法。在图文匹配的学习目标指导下,利用多层感知机(Multi-Layer Perceptron)有监督地融合和降维多层次的预训练图像特征,生成融合图像特征,从而充分利用预训练特征,减少噪声干扰。实验结果表明,提出的融合算法可实现对预训练的图像特征更有效的利用,相比于使用单层次特征的方法能获得更好的图文匹配效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于循环神经网络结合句法结构的方法被广泛运用于关系分类,利用神经网络对输入的编码信息自动获取特征并实现关系分类;然而,目前已有的方法主要是基于单一特定句法结构的模型,而特定句法结构的模型不能够迁移到其他句法结构类型上。针对该问题,提出一种融合多句法结构的叠层循环神经网络模型。该叠层循环神经网络分为两层进行网络构建,首先在序列层进行实体预训练,通过Bi-LSTM-CRF融合Attention机制,提高模型对文本序列上实体信息的关注度,从而获取更加准确的实体特征信息,促进关系层阶段更好地分类;其次在关系层,将Bi-Tree-LSTM嵌套在序列层之上,并将序列层的隐状态与实体特征信息传入关系层,利用共享参数对三种不同的句法结构进行加权学习,通过端到端的模型训练并实现语义关系分类。实验结果表明,该模型在SemEval-2010 Task8语料库上的marco-F1值达到了85.9%,并进一步地提升了模型的鲁棒性。