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3671.

网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用效果不佳,因此该文提出了基于动力学传播的采样方法,称为Step2… … 相似文献

3672.

强化学习中的策略梯度方法因其通用性而广泛应用于连续决策问题,但高梯度方差导致的低样本利用率始终制约其实际应用性能.文中提出海森辅助的概率策略梯度方法(Hessian Aided Probabilistic Policy Gradient Method, HAPPG),在PAGE(… … 相似文献

3673.

在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性. SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性. 针对上述问题,提出一种改进SS… … 相似文献

3674.

知识图谱作为连接数据、知识和智能的桥梁;已被广泛应用于辅助搜索、智能推荐、问答系统、自然语言处理等多个领域。然而;随着应用场景的不断拓展;传统静态知识图谱逐渐暴露出在处理动态知识方面的局限性。时序知识图谱的出现弥补了这一缺陷;它将时间信息融入图谱结构;能够更准确地表示知识的动态变… … 相似文献

3675.

遥感数据具有高度的时空相关性以及复杂的地物特征;使得这些数据的隐私保护面临挑战。联邦学习作为一种旨在保护参与方数据隐私的分布式学习方法;为应对遥感数据隐私保护面对的挑战提供了有效的解决方案;然而;在联邦学习模型的训练阶段;恶意攻击者可能通过反演推断参与者的隐私信息;进而导致敏感信… … 相似文献

3676.

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设计两阶段的网络来学习低光降质的内在特性以及重新恢复低光图像的… … 相似文献

3677.

针对基于深度学习的水印方法未充分突显图像的关键特征,以及未有效利用中间卷积层输出特征的问题,为提升含水印图像的视觉质量和抵抗噪声攻击的能力,提出一种融合注意力机制和多尺度特征的图像水印方法。在编码器部分,设计注意力模块关注重要图像特征,以减小水印嵌入引起的图像失真;在解码器部分,… … 相似文献

3678.

随着定位技术和传感器的高速发展,用户移动轨迹数据日渐丰富,但大多分散在不同平台上。为了全面利用这些数据并准确反映用户的真实行为,对轨迹用户匹配的研究变得至关重要。该任务旨在从海量签到轨迹数据中精准关联用户身份。近年来,研究者们尝试运用循环神经网络、注意力机制等方法深入挖掘轨迹数据… … 相似文献

3679.

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而在实际场景中通常难以获取足够大规模的高质量标注样本。针对小样本场景下分类模型泛化能力不足的问题,提出一种基于对比学习的小样本图像分类方法。首先,在训练中增加全局对比学习作为辅助目标,从而使特征提取网络从实例中获得更丰富的信息;其… … 相似文献

3680.

推荐系统对缓解信息过载问题起着重要的作用,它使得用户从繁杂网络信息（如天猫、TikTok、小红书等）中轻松获取产品和服务. 然而多数推荐系统以准确率为中心,导致用户视野受限、部分商家展示机会少、平台内容生态单一且资源信息分配不均衡等不利影响,如引发过滤气泡和马太效应等. 由此,提… … 相似文献

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