降噪自动编码器相关论文
在中文文本纠错任务上,基于神经机器翻译的文本纠错模型已经取得最优表现。提出一种复制机制的纠错模型,它复制待纠错句子中的字词到......
为了在多维聚类分析中运用有效的深度特征选择方法排除冗余和无关的特征属性,学习数据元素的非线性关系提取最佳特征,提出一种降噪......
滚动轴承是旋转机械的重要部件,由于机械部件集成度高,轴承故障监测系统的采样点和采样周期不断增加,处理大量数据的能力已经成为......
与传统电视相比,智能电视用户行为收视数据的大小呈现出了爆炸式的增长,如何从大量的收视数据中挖掘出用户对于节目的偏好也成为了......
心脏类疾病严重威胁人类身心健康,特别是50岁以上的中老年人患病率最高,因此心血管疾病的防治与诊断已经成为重中之重,而心电图是......
随着互联网的飞速发展,图像、文本、音频、视频等多模态数据呈爆炸性增长,人们早已不满足于单模态数据之间的检索,例如图像检索图......
僵尸网络已经成为网络安全领域非常严重的威胁,它被证明有能力感染数十亿计算机并驱使它们进行非法活动,给社会带来了巨大的经济损......
关于非线性时变信号的问题涉及医疗、音频、经济、油田开采等多个领域,目前对于时变信号相关领域的分类和预测是当前信号处理和人......
点击率(CTR)预测是个性化广告和推荐系统中的一项基本任务.针对提升点击率预测效果和处理冷启动问题,本文中提出了一种基于改进降......
特征提取是软件缺陷预测技术研究中的重要环节,而现有的特征提取方法无法准确获得特征之间的非线性依赖关系,因而无法提高软件缺陷......
对电力系统变压器故障信号进行有效诊断,可以发现变压器潜在故障并及时检修,提高电力系统的安全性。变压器发生故障时,会产生大量......
针对人物关系语料缺乏的问题,研究了基于互动百科的自动标注方法;针对传统浅层机器学习模型特征表示能力差的问题,提出了基于深度......
从复杂的振动信号中提取有效的故障特征并且得到准确的分类结果,建立可靠的故障诊断方法一直都是滚动轴承故障诊断研究中的关键课......
极限学习机(ELM)分类作为新型神经网络算法可以实现高光谱影像的快速分类,但ELM浅层网络结构不能充分利用高光谱影像所蕴含的丰富的光......
目前,网络评论的情感分类研究大部分是不平衡样本数据,正向样本的数量一般远大于负向样本,对这种不平衡样本集进行分类时容易产生少数......
在语种识别中,当训练语音与测试语音长度失配时,系统的识别性能会出现严重下降.基于降噪自动编码器(denoising auto-encoder, DAE)......
针对有色金属领域实体识别问题,提出一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)架构的有色金属领域实体识别方法.为能有效获......
转子/转轴系统作为旋转机械重要的组成部分,在工作过程中因转子/转轴部分出现故障而导致旋转机械设备发生故障的情况屡见不鲜,并且......
随着信息技术的发展及国家对物联网重视程度的提高,人们生活变得更加舒适与智能,在这个过程中智能家居异军突起。智能家居是以住宅......
为了缓解城市交通拥堵现状,充分利用城市道路基础设施,智能交通系统被广泛应用于城市交通管理中,为道路交通安全提供了保障,提高了......
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人物关系抽取是信息抽取领域的热门研究方向之一,指的是从非结构化或半结构化的文本中识别用户感兴趣的人物关系,并以结构化的形式......
目的:僵尸网络检测是网络安全领域所重点关注的,欲解决传统机器学习方法利用手动提取特征用于检测僵尸网络的效果不是特别理想的问......
目前,音乐自动标注模型大多采用手动设计模式,因而存在最佳特征难以选择的问题。提出了一种基于非监督学习的特征学习算法,该算法......
针对高光谱影像非线性分类问题,根据高光谱影像光谱分辨率高且光谱具有非线性的特点,结合深度学习理论,提出了一种采用降噪自动编......
深度学习是机器学习领域中的一个新兴学科,它的目标是研究出一种可以发现数据内在特征的算法,通过组合数据的低层特征形成更加抽象......
随着大数据时代的发展,“信息爆炸”成为人类不得不面对的严峻问题,而且文本信息占主要地位。传统的文本分类方法已经无法处理大数......
在当下互联网迈入Web 2.0时代,多样的社交网络平台呈现出巨量而丰富的文本情感信息,因此挖掘网络数据文本信息并作情感倾向判断对......
人类通常可同时进行多个任务的学习,将从一个任务中获得的知识应用到另一个任务中以加速此任务的学习.受此学习行为的启发,多任务......
基于SOA架构的组合服务系统通过集成多种功能不同的Web服务来满足用户多变复杂的需求。这些被选择的组件服务因其由第三方发布,通......
为了提高自动编码器算法的学习精度,更进一步降低分类任务的分类错误率,提出一种组合稀疏自动编码器(SAE)和边缘降噪自动编码器(m ......
为了满足人们对智能家居设备控制便捷化的需求,提出了一种基于降噪自动编码器的深度学习语音识别模型,经过语音识别模型解析出短语......
为克服手工设计特征的繁杂过程以及特征不通用性,提高气体识别准确率,提出一种基于深度学习的气体定性识别方法,自动提取自适应的......
由于软件的复杂度不断提高,软件中存在的缺陷不断增多,由这些软件缺陷引发的灾难屡见不鲜,因此,为了减少软件灾难的发生,软件缺陷......
在说话人识别系统中,一种结合深度神经网路(DNN)、身份认证矢量(i-vector)和概率线性鉴别分析(PLDA)的模型被证明十分有效。为进一......
随着自然语言处理科学的迅猛发展,情感分析作为其重要的一个分支广泛应用于社交网络平台上,尤其是微博由于其传播广泛且蕴涵丰富的情......