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知识驱动的对话生成模型研究综述 被引量:3
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作者 许璧麒 马志强 +3 位作者 周钰童 贾文超 刘佳 吕凯 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第1期58-74,共17页
知识驱动的对话生成模型旨在利用不同形式的知识来强化对话生成模型,使得对话生成模型不仅能从对话数据中学习语义交互,而且还能深入理解用户输入、背景知识和对话上下文,生成更合理、更具多样性、更富含信息量和拟人的回复,进而推动对... 知识驱动的对话生成模型旨在利用不同形式的知识来强化对话生成模型,使得对话生成模型不仅能从对话数据中学习语义交互,而且还能深入理解用户输入、背景知识和对话上下文,生成更合理、更具多样性、更富含信息量和拟人的回复,进而推动对话系统的发展。目前相关工作仍处于初期探索阶段,并且很少有对现有成果的全面梳理和系统总结。对知识驱动的对话生成模型研究展开综述,首先,针对现有的研究成果,梳理并介绍了当前知识驱动的对话生成任务和主要遇到的问题,并且给出详细的任务定义和问题定义;其次,整理并介绍了知识驱动的对话生成模型建模所需的数据集;然后,对目前知识驱动的对话生成研究过程中知识获取、知识表示、知识选择和知识融入相关研究中每个模型的改进、研究现状、模型涉及的评价指标和模型的性能进行重点介绍;最后,对知识驱动的对话生成模型研究未来的发展方向进行展望。 展开更多
关键词 对话生成模型 对话系统 外部知识 知识驱动的对话生成
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基于人工智能的小分子生成模型在药物发现中的研究进展 被引量:3
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作者 唐谦 陈柔棻 +3 位作者 沈哲远 池幸龙 车金鑫 董晓武 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期295-305,共11页
随着人工智能技术的快速发展,小分子生成模型已成为药物发现领域的重要研究方向。该类模型,包括生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)和扩散模型等,已被证明在优化药物属性和生成复杂分子结构方面具有显著能力。本文综合分析了上述... 随着人工智能技术的快速发展,小分子生成模型已成为药物发现领域的重要研究方向。该类模型,包括生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)和扩散模型等,已被证明在优化药物属性和生成复杂分子结构方面具有显著能力。本文综合分析了上述先进技术在药物发现过程中的应用,展示了其如何补充和改进传统药物设计方法。同时,提出了当前方法在数据质量、模型复杂性、计算成本及泛化能力等方面的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 小分子生成模型 药物发现 人工智能技术
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基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型 被引量:3
3
作者 纪乐福 王永江 李启正 《服装学报》 CAS 北大核心 2024年第5期433-442,共10页
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用Dre... 为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。 展开更多
关键词 模型微调 传统纺织图案 傣锦图案 DreamBooth方法 文本-图像生成模型
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集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型
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作者 吴杰 王鹏鸣 熊正坤 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期53-61,共9页
针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻... 针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻的话语一起提取为片段,提取出来的片段包含更丰富的话语关系;2)片段间信息融合摘要生成模块利用Transformer块,将相互独立的片段进行信息融合,加强片段之间的语义关系,并且为片段在生成摘要期间分配混合权重。利用一致性损失机制,鼓励显著性话语上下文窗口采样模块确定更佳的采样锚点。在基于查询的长对话摘要公开数据集QMSum上的实验结果表明,该模型在ROUGE评估指标上的分数高于现有最好的模型。 展开更多
关键词 长对话摘要 窗口采样 显著性话语 信息融合 生成模型
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基于交互引导的问答对联合生成模型 被引量:2
5
作者 刘杰 林绍鑫 王善鹏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期251-265,共15页
大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.... 大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.相比较而言,生成式模型通过对文本的语义理解,能够自动生成表述更加自然的答案.其次,对于问答对生成任务来说,为了防止生成的答案和问题出现语义上的不匹配,需要更全面地捕捉并增强答案生成和问题生成两个子任务之间的交互.最后,由于答案抽取和问题生成存在任务难度的差异,这两个任务在联合训练的过程中会出现任务之间的优化不平衡问题.为此,本文提出了一个基于交互引导的问答对联合生成模型(Interaction-Guided Joint Abstractive QAPs Generation Model,IGJA-QAP).具体而言,本文设计了一个带有答案引导的多头门机制的联合生成模型,同时对两个子任务进行统一建模并有效地捕获和增强它们之间的信息交互,从而可以生成语义上匹配的问答对.本文在三个大规模数据集SQuAD、NewQA和CoQA上进行了综合全面的实验分析.本文提出的模型在答案生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法3.0%、5.9%和4.3%,问题生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法1.5%、0.5%和2.1%.实验结果表明,本文提出的模型达到了目前最高的性能. 展开更多
关键词 问答对生成 统一生成模型 答案引导的多头门 指针网络 相互优化
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生成模型与判别方法相融合的图像分类方法 被引量:11
6
作者 郭立君 赵杰煜 史忠植 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1141-1145,共5页
本文通过在图像局部特征基础上基于高斯混合模型建立全局视觉词汇,用局部特征相对于不同视觉单词的后验概率之和所形成的特征向量来描述图像,最终利用基于线性核的支持向量机进行图像分类.实验中比较了与其它同类方法在PASCAL VOC 2006... 本文通过在图像局部特征基础上基于高斯混合模型建立全局视觉词汇,用局部特征相对于不同视觉单词的后验概率之和所形成的特征向量来描述图像,最终利用基于线性核的支持向量机进行图像分类.实验中比较了与其它同类方法在PASCAL VOC 2006图像集上的分类结果,验证了本文提出的分类方法及其与目标区域(前景)特征相结合在提高分类效果上的有效性. 展开更多
关键词 生成模型 判别方法 视觉词汇 图像分类
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道路交通环境中驾驶疲劳的生成模型研究 被引量:8
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作者 谢晓莉 李平生 王书云 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期118-123,共6页
为预防由驾驶疲劳引起的交通事故,有必要研究在道路、交通和环境的综合影响下驾驶疲劳的生成机理。基于生理、心理学中的经典理论,借鉴国内外相关的研究成果,采用理论推理的方法对驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律及其影响... 为预防由驾驶疲劳引起的交通事故,有必要研究在道路、交通和环境的综合影响下驾驶疲劳的生成机理。基于生理、心理学中的经典理论,借鉴国内外相关的研究成果,采用理论推理的方法对驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律及其影响因素进行分析。在此基础上建立了驾驶疲劳的生成模型,并将模型应用于工程实际。通过驾驶员唤醒水平的变化,指出驾驶疲劳的生成时刻,及其对驾驶时间的规定和道路、景观设计的影响。该模型以唤醒水平为核心,描述驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律,强调道路交通环境对驾驶员唤醒水平的影响。 展开更多
关键词 交通安全 驾驶疲劳 生成模型 理论推理 唤醒水平
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丛林随机生成模型及其红外特征模拟 被引量:9
8
作者 韩玉阁 宣益民 汤瑞峰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期299-304,共6页
利用随机生成方法,建立了不同类型树木的单棵树木几何构形生成模型和由相同或不相同树木类型构成的丛林随机生成模型.根据丛林与环境间的能量交换关系,提出了丛林温度和红外特征模型,讨论了丛林温度分布及其红外特征的变化规律。
关键词 红外特征 丛林 随机生成模型 树木 红外遥感
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产品概念设计方案生成模型 被引量:17
9
作者 宋慧军 林志航 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期342-346,共5页
在公理化设计中引入行为域 ,提出了具有“顾客需求域→功能域→行为域→载体域”映射模式的概念设计方案生成模型 ;将功能域、行为域和载体域之间的映射视为整体。采用质量功能配置方法建立了顾客需求域与该映射整体之间的关系 ;针对映... 在公理化设计中引入行为域 ,提出了具有“顾客需求域→功能域→行为域→载体域”映射模式的概念设计方案生成模型 ;将功能域、行为域和载体域之间的映射视为整体。采用质量功能配置方法建立了顾客需求域与该映射整体之间的关系 ;针对映射整体定义了一种域映射规则 ,给出了域映射过程的数学语言形式化描述。以高速链式平缝机方案设计为例 。 展开更多
关键词 产品概念设计 方案生成模型 公理化设计 高速链式平缝机
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基于深度生成模型的半监督入侵检测算法 被引量:10
10
作者 曹卫东 许志香 王静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期197-201,共5页
针对基于监督学习的入侵检测算法所需训练样本标签难以收集、无监督学习算法准确度不高,以及网络入侵检测中的高维数据处理的问题,提出一种基于深度生成模型的半监督入侵检测方法。该方法旨在构建合理有效的目标函数,提高模型的分类准... 针对基于监督学习的入侵检测算法所需训练样本标签难以收集、无监督学习算法准确度不高,以及网络入侵检测中的高维数据处理的问题,提出一种基于深度生成模型的半监督入侵检测方法。该方法旨在构建合理有效的目标函数,提高模型的分类准确率及泛化能力。首先,用变分自编码(Variational Auto-Encoder,VAE)将高维原始数据双向映射至低维空间,以获得原始数据的低维表示;然后,用数据的生成模型提高单独使用有标签数据时的分类准确率。实验表明,该方法利用少量有标记数据能够取得较高的检测准确率。 展开更多
关键词 入侵检测 生成模型 半监督 变分自编码
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基于差分隐私保护的社交网络发布图生成模型 被引量:4
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作者 王俊丽 柳先辉 管敏 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1227-1232,共6页
社交网络在帮助人们建立社会性网络应用服务的同时,收集了大量的用户资料和敏感数据,通过分析这些数据可能泄露潜在的隐私信息.目前差分隐私保护模型对隐私泄露风险给出了严谨、定量化的表示和证明,极大地保证了数据的可用性.设计了一... 社交网络在帮助人们建立社会性网络应用服务的同时,收集了大量的用户资料和敏感数据,通过分析这些数据可能泄露潜在的隐私信息.目前差分隐私保护模型对隐私泄露风险给出了严谨、定量化的表示和证明,极大地保证了数据的可用性.设计了一个满足差分隐私保护的社交网络发布图生成模型,首先通过图模型表示社交网络结构,并将原图按照节点特征分类为多个子图;然后利用四叉树方法对子图的密集区域进行划分,在树的叶子节点添加满足差分隐私保护的噪声;通过子图重构的方式,生成待发布图.最后,利用度分布、最短路径、聚类系数等统计分析方法,实验验证了该模型的可行性和有用性. 展开更多
关键词 差分隐私保护 社交网络 发布图生成模型
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一种基于噪声生成模型的语言消噪算法 被引量:3
12
作者 徐耀华 王刚 +1 位作者 郭英 门向生 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 2001年第1期45-48,共4页
超短波对空通信台加入定向机后会产生一种令人非常难受的噪声 ,该噪声为加性有色噪声 ,其原因是定向机用于控制天线的周期信号及其谐波分量耦合进接收电路所造成的。在基于语音生成模型的语音增强算法的基础上提出了一种基于噪声生成模... 超短波对空通信台加入定向机后会产生一种令人非常难受的噪声 ,该噪声为加性有色噪声 ,其原因是定向机用于控制天线的周期信号及其谐波分量耦合进接收电路所造成的。在基于语音生成模型的语音增强算法的基础上提出了一种基于噪声生成模型的语音消噪算法 ,成功的消除了该噪声。 展开更多
关键词 白噪声 有色噪声 加性有色噪声 生成模型
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利用生成模型的人体行为识别 被引量:3
13
作者 王军 夏利民 夏胜平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期68-74,共7页
选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行... 选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在You Tube数据库、中佛罗里达大学运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。 展开更多
关键词 行为识别 词表压缩 信息瓶颈算法 生成模型
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基于可判别超平面树的生成模型图像标注方法 被引量:2
14
作者 王梅 周向东 +1 位作者 许红涛 施伯乐 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2450-2461,共12页
图像语义的自动标注是一个具有挑战性的研究课题,目前常见的机器学习方法,如统计生成模型(generative model)与判别模型(discriminative model)都被用于该问题的研究中.然而由于语义鸿沟的存在、图像训练数据的不平衡性以及图像标注的... 图像语义的自动标注是一个具有挑战性的研究课题,目前常见的机器学习方法,如统计生成模型(generative model)与判别模型(discriminative model)都被用于该问题的研究中.然而由于语义鸿沟的存在、图像训练数据的不平衡性以及图像标注的多标签特性等问题,使得上述方法的性能都有待进一步提高.提出一种基于可判别超平面树的生成模型图像标注方法.该方法根据待标注目标图像的高生成概率邻域,建立局部超平面分类树,进而利用同层类间可判别信息,按自顶向下的层次分类得到待标注图像的语义相关图像集合.由此得到的相关类信息与新的生成模型框架相结合对待标注图像与语义关键词的联合概率进行估计,实现对目标图像的标注.其特点在于生成模型与判别模型方法得到了有效结合,可判别超平面树对隐含语义聚类的判别分析是对待标注图像的生成"邻域"的逐步求精过程,有效地提高了生成模型标注准确度;而对于判别分析难以解决的多标签分类、训练数据不平衡等问题,此方法通过联合概率估计自然地实现目标图像的多标签分配.在常用的包含5000幅图像的ECCV2002数据集进行了实验,结果表明,与目前已知的具有较好标注效果的基于生成模型的MBRM模型(采用图像分割方法)以及基于辨别分析的ASVM-MIL相比,此方法的F1因子分别提高了14%和13%. 展开更多
关键词 自动图像标注 生成模型 判别模型 可判别超平面树 层次分类
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概率生成模型变分推理方法综述 被引量:3
15
作者 陈亚瑞 杨巨成 +2 位作者 史艳翠 王嫄 赵婷婷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期617-632,共16页
概率生成模型是知识表示的重要方法,在该模型上计算似然函数的概率推理问题一般是难解的.变分推理是重要的确定性近似推理方法,具有较快的收敛速度、坚实的理论基础.尤其随着大数据时代的到来,概率生成模型变分推理方法受到工业界和学... 概率生成模型是知识表示的重要方法,在该模型上计算似然函数的概率推理问题一般是难解的.变分推理是重要的确定性近似推理方法,具有较快的收敛速度、坚实的理论基础.尤其随着大数据时代的到来,概率生成模型变分推理方法受到工业界和学术界的极大关注.综述了多种概率生成模型变分推理框架及最新进展,具体包括:首先综述了概率生成模型变分推理一般框架及基于变分推理的生成模型参数学习过程;然后对于条件共轭指数族分布,给出了具有解析优化式的变分推理框架及该框架下可扩展的随机化变分推理;进一步,对于一般概率分布,给出了基于随机梯度的黑盒变分推理框架,并简述了该框架下多种变分推理算法的具体实现;最后分析了结构化变分推理,通过不同方式丰富变分分布提高推理精度并改善近似推理一致性.此外,展望了概率生成模型变分推理的发展趋势. 展开更多
关键词 概率生成模型 变分推理 条件共轭指数族 黑盒变分推理 结构化变分推理
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基于Matlab的数字中频GPS信号生成模型 被引量:6
16
作者 赵昀 张其善 寇艳红 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第3期300-303,248,共5页
精确的GPS信号生成器是测试与评价先进GPS接收机设计的重要分析工具。本文在中频GPS信号理论模型分析的基础上,用Matlab实现了一种数字GPS信号生成模型,它能够在数字中频上产生GPS接收信号,其中包含仿真的噪声和接收机时钟误差。与常规... 精确的GPS信号生成器是测试与评价先进GPS接收机设计的重要分析工具。本文在中频GPS信号理论模型分析的基础上,用Matlab实现了一种数字GPS信号生成模型,它能够在数字中频上产生GPS接收信号,其中包含仿真的噪声和接收机时钟误差。与常规的GPS信号生成器(或模拟器)相比,这种模型设计灵活、易于使用,此外,模型构建涉及对GPS信号在接收机射频前端处理过程的仿真,从而为GPS接收机射频前端的设计提供了支持。 展开更多
关键词 GPS信号 生成模型 数字中频 MATLAB实现 GPS接收机 射频前端 分析工具 模型分析 信号理论 接收信号 时钟误差 模型设计 处理过程 模型构建 生成 模拟器 仿真
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一种面向图像修复的局部优化生成模型 被引量:2
17
作者 杨红菊 高敏 +3 位作者 张常有 薄文 武文佳 曹付元 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期955-965,共11页
图像修复在照片的编辑、去除等方面有着广泛地应用。针对现有深度学习图像修复模型因受卷积算子感受野局限性的影响,导致修复结果存在结构扭曲或纹理模糊的问题,提出一种局部优化生成模型LesT-GAN,该模型由生成器和鉴别器两部分组成。其... 图像修复在照片的编辑、去除等方面有着广泛地应用。针对现有深度学习图像修复模型因受卷积算子感受野局限性的影响,导致修复结果存在结构扭曲或纹理模糊的问题,提出一种局部优化生成模型LesT-GAN,该模型由生成器和鉴别器两部分组成。其中,生成器部分由局部增强滑动窗口Transformer模块构成,该模块将深度卷积的平移不变性、局部性优势与Transformer的全局信息建模能力相结合,既能够覆盖较大范围的感受野又能实现局部细节的优化。鉴别器部分是一种基于掩码指导和补丁的相对平均鉴别器,通过估计给定的真实图像比生成图像更真实的平均概率,模拟缺失区域边界周围的像素传播,使生成器训练时能够直接借助真实图像生成更清晰的局部纹理。在Places2,CelebA-HQ和PairsStreet的3种数据集上,与其他先进的图像修复方法进行对比实验,LesT-GAN在L_(1)和FID评价指标方面分别有10.8%和41.36%的提升。实验结果表明,LesT-GAN在多个场景中有更好的修复效果,同时能很好地泛化到比训练时分辨率更高分辨率的图像中。 展开更多
关键词 深度学习 图像修复 生成模型 TRANSFORMER 局部优化
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基于概率生成模型的网络数据分类方法 被引量:2
18
作者 王桢文 肖卫东 谭文堂 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2642-2650,共9页
利用实体之间的相互关系来对实体进行分类的网络数据分类是数据挖掘的一个重要研究内容.现有的网络数据分类方法普遍根据邻居节点的类别来对节点进行分类.这些方法在同质性程度较高的网络中达到了很高的分类精度.然而在现实世界中,存在... 利用实体之间的相互关系来对实体进行分类的网络数据分类是数据挖掘的一个重要研究内容.现有的网络数据分类方法普遍根据邻居节点的类别来对节点进行分类.这些方法在同质性程度较高的网络中达到了很高的分类精度.然而在现实世界中,存在许多同质性程度很低的网络.在低同质性网络中,大多数相连节点的类别不同,所以现有方法难以正确预测出节点的类别.因此,提出了一种新的网络数据分类方法.其主要思路是建立一个描述网络的概率生成模型.在这个概率生成模型中,将网络中的边作为观察变量,将未知类别节点的类别作为潜在变量.通过吉布斯采样方法对模型进行求解,计算出潜在变量的取值,从而得到未知类别节点的类别.在真实数据集上的对比实验表明,提出的分类方法在低同质性网络上有更好的分类性能. 展开更多
关键词 网络数据 网络数据分类 节点分类 概率生成模型 同质性
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考虑社会选择作用的社交网络生成模型 被引量:2
19
作者 刘业政 李玲菲 孙春华 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期587-597,共11页
针对现有社交网络生成模型在解释网络中观结构和微观特性上的不足,提出了考虑社会选择作用的BA模型(SSBA).该模型基于社交网络用户的特征分布和同质性形成的内在机理,在建模过程中考虑了社会影响和社会选择的共同作用.在仿真数据与真实... 针对现有社交网络生成模型在解释网络中观结构和微观特性上的不足,提出了考虑社会选择作用的BA模型(SSBA).该模型基于社交网络用户的特征分布和同质性形成的内在机理,在建模过程中考虑了社会影响和社会选择的共同作用.在仿真数据与真实数据集上的实验表明, SSBA模型能很好地刻画不同类型社交网络在宏观特性和中观结构上的特点.发现不同作用机制下网络表现出相异的统计特性,社会选择作用较强时,网络度分布逐渐偏离幂律分布,且网络逐渐向同配网络转变. 展开更多
关键词 生成模型 社交网络 社会选择 社会影响
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基于生成模型的Q-learning二分类算法 被引量:1
20
作者 尚志刚 徐若灏 +2 位作者 乔康加 杨莉芳 李蒙蒙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3326-3329,3333,共5页
对于二分类问题,基于判别模型的分类器一般都是寻找一条最优判决边界,容易受到数据波动的影响。针对该问题提出一种基于生成模型的Q-learning二分类算法(BGQ-learning),将状态和动作分开编码,得到对应各类的判决函数,增加了决策空间的... 对于二分类问题,基于判别模型的分类器一般都是寻找一条最优判决边界,容易受到数据波动的影响。针对该问题提出一种基于生成模型的Q-learning二分类算法(BGQ-learning),将状态和动作分开编码,得到对应各类的判决函数,增加了决策空间的灵活性,同时在求解参数时,采用最小二乘时序差分(TD)算法和半梯度下降法的组合优化方法,加速了参数的收敛速度。设计实验对比了BGQ-learning算法与三种经典分类器以及一种新颖的分类器的分类性能,在UCI数据库七个数据集上的测试结果表明,该算法有着优良的稳定性以及良好的分类精确度。 展开更多
关键词 Q-LEARNING 生成模型 二分类 最小二乘时序差分算法 半梯度下降法
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