协同训练相关论文
近年来,随着高清摄像头的普及和短视频应用的兴起,视频数据呈爆炸式增长,传统基于人力的视频分析方法难以满足现实应用需求。基于......
协同过滤（CF）算法基于物品之间或用户之间的相似度实现个性化推荐，然而数据稀疏性一直是CF面临的挑战之一。针对用户-物品评分稀疏问......
针对多智能体协同建模和训练问题,本文提出了一种多智能体分布协同训练方法和环境,构建了分布协同训练仿真平台,使得集中训练-分散......
会议
推荐系统能够根据用户的偏好有效地过滤信息,已被广泛应用于各行各业,但随着用户数量的爆炸式增长,数据稀疏性和冷启动问题日益严......
科技的进步往往带来的是双面效果,在享受着互联网技术发展带来便利的同时,不法分子也利用非法手段对互联网用户的隐私信息进行捕获......
无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）,具有非接触、自动识别等特点,使其在室内定位中具有广泛的应用前景。现有的RFI......
三维模型识别是计算机图形学和计算机视觉的研究热点之一。目前,深度学习已成为三维数据识别的主流,但已有方法大多基于有监督学习......
同传统机器学习方法相比,半监督学习的优势在于能同时利用稀少的有标记样本和海量的无标记样本训练模型,继承了有监督学习和无监督......
跨语言词嵌入指不同语种的单词对应的表示处于相同的向量空间之中,从而可以方便地度量不同语种的词之间的相似程度,无监督跨语言词......
近年来,神经网络加速器与IoT设备相结合的AIoT设备被广泛应用到多个领域。但较小的晶体管尺寸和较低的供电都会提高AIoT处理器软错......
目标检测是计算机视觉中的重要分支,由于不同场景之间的特征分布差异（如背景、光照等）,在公共数据集上训练的目标检测框架在现实场景......
隐式篇章关系识别旨在判断缺少连接词的两个论元（通常为句子或子句）之间的语义关系,例如转折、因果等。准确地识别这些语义关系有助......
随着社会的发展和进步,人与人之间的沟通交流变得愈发频繁,而拥有一种可以跨越地域限制、打破语言障碍的沟通方法就显得尤为重要。......
并列结构作为自然语言中的一种常见组成结构,它的正确识别可以很大程度上提高自动句法分析器的性能和效率,也能推进汉语树库的构建......
推荐系统通过分析用户对物品的历史行为来为用户推荐其可能感兴趣的物品。在实际场景中,用户对物品的历史行为信息往往是十分稀疏......
在互联网技术飞速发展的背景下,信息过载问题成为了用户新的苦恼,也阻碍了互联网业务继续发展。随着数据挖掘技术的进步,个性化推......
文本分类是自然语言处理领域中的一项基础任务,在舆情分析、邮件过滤、问答系统、智能信息推荐等应用场景中具有重要的意义。传统......
命名实体识别是自然语言处理的一项基础任务,其目的是识别文本数据中人名、地名、机构名等类型的实体。命名实体识别效果对后续的......
物体识别是机器学习中的基本问题,解决对文本、图片、视频等数据做分类识别的问题。在数据量较少的情况下,传统的机器学习方法已经......
图像隐密分析的目的是,通过分析网络日常图像的微观统计特征,检测图像数据中可能潜藏的秘密信息,以打击恐怖组织及不法分子对隐密(......
随机森林作为一种常见的数据挖掘方法，已被证实是一种state-of-art的学习器，其不仅具有很高的分类回归性能，而且运算快速高效，并且随机......
教学工作是学校的中心工作，教师教学质量评估是教学管理的重要环节，是提高高校整体教学质量和办学效益的重要手段。随着高校规模的迅......
Android手机系统由于其易用和开放性,迅速占领了智能手机操作系统市场的最大份额。而其开放性也导致系统本身安全问题尤为突出。自......
网络流量特征选择方法是决定分类器差异性设计的关键,能够提高分类结果的可理解性,发现高维数据隐藏的结构;高效的流量分类有助于......
传统机器学习中,通常假设训练数据与测试数据的分布具有一致性,而且训练数据是基本充足的。随着机器学习的广泛应用,遇到的很多问......
随着科学技术的发展,人体动作识别逐渐成为人工智能和机器视觉领域一个重要的研究方向,具有广阔的发展前景和很强的实用价值。可应......
现在网络极大地改变了人们表达自己和与他人互动的方式，已经成为最主要的信息检索方式。正因如此，向HTML页面或其他网络文件添加信息......
多标记问题在现实世界的大量应用中普遍存在，现在已经成为机器学习和数据挖掘两个相关领域的研究热点。多标记学习的提出为多义性对......
多标记学习是机器学习领域中的重要研究方向之一,它能够直观地反映多义性对象所具有的多种语义信息,其学习的任务是为待学习样本预......
障碍物检测是移动机器人环境感知技术研究的重要内容。传统的障碍物检测方法需要人工调节参数。引入机器学习进行障碍物检测可以降......
随着生物医学文献的不断增加,大量的有用信息埋藏在文本里,因此生物医学方面的文本挖掘成为当今研究的热点问题,蛋白质关系抽取作......
在如今科技飞速发展的时代,无论是科学研究还是社会生活领域,都收集和积累了大量的数据。对这些数据进行有效地分析和利用,不仅是......
传统的监督学习往往需要大量的带类别标签(Label)的样本对分类器进行训练。然而,在实际应用中,有标记样本(Labeled data)的获取较......
随着计算机科学技术的迅速发展以及互联网的普及应用,每天生活中都产生了大量的多媒体数据,这些数据大多数是以图片、视频等形式呈......
模糊限制语是一种广泛使用的指示词,用来指示使用者模糊的、不确定的观点或表述(即模糊限制信息)。在自然语言处理研究中,模糊限制......
随着Web2.0的飞速发展，网络社区累积了海量的用户生成内容（UserGenerated Content, UGC）。社区问答系统正是产生UGC的典型代表之一，海......
随着互联网的兴起与繁荣,人们的在线学习娱乐及交流变得非常便捷高效。计算机以及移动智能设备成为了人们工作和交流的主要工具之......
随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感技术在众多领域得到了发展和应用。高光谱遥感技术将传统图像空间维和光谱维融合到一起,具有丰......
在web2.0的时代背景下,网络上出现了大量带有感情色彩的文本,产品评论就是其中之一,它是消费者购物后在网购平台发布的对产品的真......
随着多媒体设备、互联网以及云计算等技术的迅速发展与普及,信息社会进入了大数据时代。文本、图像、视频、音频等来源广泛、形式......
随着计算机技术的飞速发展和电子数码产品广泛应用,我们能较容易的获取大量的多媒体图片或视频,处理这些大量的数据成为机器学习领......
文本分类是自然语言处理中一项基础而重要的任务。在网络信息急剧膨胀的今天,文本分类可以在一定程度上解决信息杂乱的问题,有利于......
随着成像光谱仪的飞速发展,高光谱遥感成为对地面观测的一种重要手段。与多光谱遥感图像相比,高光谱遥感图像具有数据量大、波段间......
