基于局部梯度平滑的解释鲁棒性对抗训练方法

  

深度学习可解释性在发展的同时,也面临着安全性方面的巨大挑战。模型对输入数据的解释结果存在被恶意操纵攻击的风险,此攻击严重限制了可解释性技术的应用场景并阻碍了人类对模型的探索与认知。针对此问题,提出一种使用模型梯度作为相似性约束的解释鲁棒性对抗训练方法。首先,沿解释方向采样生成对抗… …   相似文献

陈自刚;潘鼎;冷涛;朱海华;陈龙;周由胜 《计算机科学》2025,52(2):374-379

基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法

  

在容器技术和微服务框架的普及背景下,无服务器计算为开发者提供了一种无需关注服务器操作以及硬件资源管理的云计算范式. 与此同时,无服务器计算通过弹性扩缩容实时地适应动态负载变化,能够有效降低请求响应延时并且减少服务成本,满足了客户对于云服务成本按需付费的需求. 然而,无服务器计算中… …   相似文献

李威  李光辉  赵庆林  代成龙  陈思 《计算机研究与发展》2025,62(2):503-516

KCNN：一种神经网络轻量化方法和硬件实现架构

  

卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）已成为图像识别领域最重要的一项机器学习技术. 近年来,随着CNN在边缘端部署的需求越来越多,CNN的轻量化也成为研究热点. 主流的CNN轻量化方法包括剪枝和量化,这2项技术都能有效地减少CNN推导过程中计算和存储开销. 然而,这些方法未能完全挖掘CNN中的双边稀疏性（权重稀疏和激活值稀疏）和潜在的数据复用. 因此,为了解决上述问题,提出一种全新的神经网络轻量化方法,通过k-means算法对卷积核和特征图的非0值进行聚类,整个神经网络的推导过程中只使用有限的聚类值作为乘数去完成全部卷积计算. 与以往卷积层计算复杂度$ O({n}^{3}) $相比,轻量化处理后的卷积层计算复杂度仅为$ O({n}^{2}) $,大幅度减少了计算量. 同时,将全连接层权重也进行非0值聚类处理,片上只存储聚类值和对应的索引向量,极大地减少存储开销. 最后,针对该轻量化方法设计一种硬件实现架构KCNN. 该架构将CNN中的不同处理流程模块化实现,与以往的实现架构相比增加一个非0值聚类模块,此外还设计了一些缓存来利用聚类后CNN中的数据复用. 实验结果表明在不损失推导精度的情况下,AlexNet网络整体计算量减少66%,存储开销减少85%.… …   相似文献

陈桂林;王观武;王康;胡敏慧;邓俊荃 《计算机研究与发展》2025,62(2):532-541

基于改进网格优化的大视野双目图像拼接算法

  

针对双目图像拼接中的色彩不一致、失真、伪影等造成拼接质量较差的问题,提出了基于改进网格优化的大视野双目图像拼接算法。首先,设计了基于平移变换和全局对准约束的改进网格优化方法,通过最小化由点线对准项、全局对准项和显著线保持项构成的目标函数,得到最优网格顶点集,在实现图像配准的同时保… …   相似文献

董辉;张渊淞;林文杰;吴祥;郭方洪;张丹 《计算机科学》2025,52(2):212-221

基于改进YOLOv8算法的鱼眼图像下行人检测

  

针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题,提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数,设计了ProbIoU-r算法,利用缩放因子调整角度差异对损失的影响,增强模型在梯度计算中对边界框角度偏移的关注,解决了原始IoU… …   相似文献

朱玉敏;孙光灵;缪飞 《计算机科学与探索》2025,(2):443-453

时间序列的鲁棒形态表征方法

  

鉴于时间序列数据在各个领域的广泛应用,对这些数据的可辨识特征的挖掘和表征至关重要。受数据采集环境和采集设备的影响,许多应用领域的时序数据都存在高噪声的特点,这对数据表征方法的鲁棒性提出了很高的要求。因此,提出一种时间序列的鲁棒形态表征方法（TRS）。该方法采用关键形态（KS）的特… …   相似文献

张倩婷;胡丽莹;陈黎飞 《计算机应用》2025,(2):436-443

融合社区检测的协作众包任务分配方法

  

针对传统协作众包任务分配中忽视工人协作关联的问题,将工人之间的社交及历史合作关系纳入考虑范畴,提出一种融合社区检测的协作众包任务分配方法。首先,利用社区检测算法挖掘众包工人之间潜在的社交关系,形成候选社群;其次,定义协作度、交互成本和众包任务分配效用等要素后,构建综合考虑技能覆盖… …   相似文献

胡林波;倪志伟;程家乐;刘文涛;朱旭辉 《计算机应用》2025,(2):534-545

基于区块链的动态多云多副本数据完整性审计方法研究

  

随着云计算技术的快速发展和云存储服务的日益普及,众多用户选择将数据托管至云存储平台。然而,数据一旦外包,便存在失去控制权的风险,尤其是对数据安全性有较高要求的用户,需定期验证云上数据的完整性。传统的数据完整性审计方法依赖于第三方审计员来执行数据审查,不可避免地引入了第三方信任问题… …   相似文献

王晨旭;孙一帆;柳博洋;师金宸;沈彦成;王伟 《计算机学报》2025,(2):497-516

面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

  

深度强化学习是目前信息物理融合系统（CPS）决策中常用的一种方法。然而;当面对未知环境和复杂任务时;基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题;提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程（CSR-… …   相似文献

印婵;祝义;王金永;陈小颖;郝国生 《计算机科学与探索》2025,19(2):513-527

基于个性化PageRank和对比学习的图异常检测模型

  

图异常检测旨在从属性网络中检测出异常节点,其由于在许多应用领域如金融、电子贸易、垃圾邮件发送者检测中有着深远的实际意义而备受重视。传统的非深度学习方法只能捕捉图的浅层结构,对此,研究者们提出了基于深度神经网络的异常检测模型。然而,这些模型没有考虑到图中节点的中心性差异,这种差异在… …   相似文献

袁野;陈明;吴安彪;王一舒 《计算机科学》2025,(2):80-90