针对视频转文字(video to text)存在的建模复杂和准确率低的问题,提出了基于自适应帧采样算法和双向长短时记忆模型的视频转文字方法.自适应帧采样算法能够动态地调整采样率,以提供尽量多的特征来训练模型;结合双向长短时记忆模型,能有...针对视频转文字(video to text)存在的建模复杂和准确率低的问题,提出了基于自适应帧采样算法和双向长短时记忆模型的视频转文字方法.自适应帧采样算法能够动态地调整采样率,以提供尽量多的特征来训练模型;结合双向长短时记忆模型,能有效学习视频中前面帧和未来帧的相关信息;同时,用于训练的特征是来自深度卷积神经网络的特征,使得这种双深度的网络结构能够学习视频帧在时空上的关联表示及全局依赖信息;帧信息的融合又增加了特征的种类,从而提升了实验效果.结果显示,在M-VAD和MPIIMD两个数据集中,文中的方法在METEOR中的评分均值分别为7.8%和8.6%,相对原S2VT模型分别提高了16.4%和21.1%,也提升了视频转文字的语言效果.展开更多
针对当前恶意代码检测方法严重依赖人工提取特征和无法提取恶意代码深层特征的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)模型和自注意力的恶意代码检测方法。采用Bi-LSTM自动学习恶意代码样本字...针对当前恶意代码检测方法严重依赖人工提取特征和无法提取恶意代码深层特征的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)模型和自注意力的恶意代码检测方法。采用Bi-LSTM自动学习恶意代码样本字节流序列,输出各时间步的隐状态;利用自注意力机制计算各时间步隐状态的线性加权和作为序列的深层特征;通过全连接神经网络层和Softmax层输出深层特征的预测概率。实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率提高了12.32%,误报率降低了66.42%。展开更多
分析目前的短文本分类算法没有综合考虑文本中隐含的依赖关系和局部关键信息这一问题,提出基于自注意力机制(self-attention mechanism)的堆叠双向长短时记忆网络(stack bidirectional long short term memory)模型(简称Att-BLSTMs)。利...分析目前的短文本分类算法没有综合考虑文本中隐含的依赖关系和局部关键信息这一问题,提出基于自注意力机制(self-attention mechanism)的堆叠双向长短时记忆网络(stack bidirectional long short term memory)模型(简称Att-BLSTMs)。利用stack Bi-LSTMs捕获上下文隐藏依赖关系,优化短文本特征稀疏的问题;利用自注意力机制加大对短文本中局部关键信息的注意力,优化文本表示。在公开AG-news网页新闻的语料和DBpedia分类数据集中,进行丰富的对比实验。实验结果表明,该模型将文本中隐含依赖关系与局部关键信息综合考虑后,有效提高了短文本分类的准确性。展开更多
文摘针对视频转文字(video to text)存在的建模复杂和准确率低的问题,提出了基于自适应帧采样算法和双向长短时记忆模型的视频转文字方法.自适应帧采样算法能够动态地调整采样率,以提供尽量多的特征来训练模型;结合双向长短时记忆模型,能有效学习视频中前面帧和未来帧的相关信息;同时,用于训练的特征是来自深度卷积神经网络的特征,使得这种双深度的网络结构能够学习视频帧在时空上的关联表示及全局依赖信息;帧信息的融合又增加了特征的种类,从而提升了实验效果.结果显示,在M-VAD和MPIIMD两个数据集中,文中的方法在METEOR中的评分均值分别为7.8%和8.6%,相对原S2VT模型分别提高了16.4%和21.1%,也提升了视频转文字的语言效果.
文摘针对当前恶意代码检测方法严重依赖人工提取特征和无法提取恶意代码深层特征的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)模型和自注意力的恶意代码检测方法。采用Bi-LSTM自动学习恶意代码样本字节流序列,输出各时间步的隐状态;利用自注意力机制计算各时间步隐状态的线性加权和作为序列的深层特征;通过全连接神经网络层和Softmax层输出深层特征的预测概率。实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率提高了12.32%,误报率降低了66.42%。
文摘分析目前的短文本分类算法没有综合考虑文本中隐含的依赖关系和局部关键信息这一问题,提出基于自注意力机制(self-attention mechanism)的堆叠双向长短时记忆网络(stack bidirectional long short term memory)模型(简称Att-BLSTMs)。利用stack Bi-LSTMs捕获上下文隐藏依赖关系,优化短文本特征稀疏的问题;利用自注意力机制加大对短文本中局部关键信息的注意力,优化文本表示。在公开AG-news网页新闻的语料和DBpedia分类数据集中,进行丰富的对比实验。实验结果表明,该模型将文本中隐含依赖关系与局部关键信息综合考虑后,有效提高了短文本分类的准确性。
