TRANSFORM

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基于Transformer模型与注意力机制的差分密码分析
《计算机工程》2025年第1期156-163,共8页肖超恩 李子凡 张磊 王建新 钱思源 
中央高校基本科研业务费资金资助(3282024009)。
基于差分分析的密码攻击中,通常使用贝叶斯优化方法验证部分解密的数据是否具有差分特性。目前,主要采用基于深度学习的方式训练1个差分区分器,但随着加密轮数的增加,差分特征的精确度会呈现线性降低的趋势。为此,结合注意力机制和侧信...
关键词：Transformer模型 注意力机制 差分区分器 SPECK32/64算法 密钥恢复攻击 
融合RNN与稀疏自注意力的文本摘要方法
《计算机工程》2025年第1期312-320,共9页刘钟 唐宏 王宁喆 朱传润 
国家自然科学基金(61971080)。
随着深度学习的高速发展,基于序列到序列(Seq2Seq)架构的文本摘要方法成为研究焦点,但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖,忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响,生成的摘要丢失关键信息,偏离原文内容与意图,影...
关键词：序列到序列架构 文本摘要 Transformer模型 递归神经网络 递归循环机制 稀疏自注意力机制 
基于文本和声学特征的双模态融合抑郁倾向识别算法
《计算机工程》2024年第11期49-58,共10页赵健 崔骞 石佳 刘岳 
陕西省国际科技合作计划项目(2021KWZ-07)。
在抑郁症诊断中,抑郁症患者的面部表情、声音信号和文字等数据可以作为评估抑郁倾向的客观指标。相较于视频,文本和音频模态在处理敏感的个人信息时能更好地保护患者的隐私,并且文本和音频均属于语言模态,相关性较强。针对抑郁倾向识别...
关键词：Transformer模型 VGGish网络 双模态融合 抑郁倾向识别 SE通道注意力机制 深度学习 
具有跨尺度Transformer的高效多视图立体网络
《计算机工程》2024年第11期266-275,共10页王思成 江浩 陈晓 
国家自然科学基金(62101273);东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助(2022D10)。
现有深度多视图立体(MVS)方法将Transformer引入级联网络,以实现高分辨率深度估计,从而实现高精确度和完整度的三维重建结果。然而,基于Transformer的方法受计算成本的限制,无法扩展到更精细的阶段。为此,提出一种新颖的跨尺度Transfor...
关键词：多视图立体 特征匹配 Transformer网络 注意力机制 三维重建 
基于Transformer的多阶段运动模糊图像修复网络
《计算机工程》2024年第9期276-285,共10页朱凯 李理 张彤 江晟 别一鸣 
吉林省科技发展计划重点研发项目(20210203214SF)。
运动模糊是导致图像退化的常见原因,其限制了图像的可读性和后续处理效果。针对卷积网络感受野有限以及常规多阶段网络中信息丢失的问题,提出一种基于Transformer的多阶段去模糊网络。网络采用多阶段编码器-解码器结构,在单个阶段内和...
关键词：深度学习 Transformer模型 注意力机制 图像修复 多尺度网络 
基于Swin Transformer的双流遥感图像时空融合超分辨率重建
《计算机工程》2024年第9期33-45,共13页王志浩 钱沄涛 
国家自然科学基金(62071421)。
遥感图像时空融合超分辨重建从高时序密度的低分辨率图像和低时序密度的高分辨率图像中提取信息,生成同时具有高时序密度的高分辨率遥感图像,它直接关系到后续的解译、检测、跟踪等任务的实施。随着卷积神经网络(CNN)的快速发展,研究者...
关键词：时空融合 超分辨率重建 Swin Transformer算法 双流结构 卷积神经网络 
基于对抗训练与Transformer的风力发电机故障分类方法
《计算机工程》2024年第9期377-384,共8页王言国 吕鹏远 兰金江 刘明哲 秦冠军 张硕桦 周宇 
国家重点研发计划(2020YFE0200400);江苏省自然科学基金(BK20201292)。
风力发电机故障分类的复杂性和多样性严重影响风能发电效率,传统的人工方法效率低下,准确率较低,已有的深度学习模型在真实环境中易受数据噪声干扰而表现不佳。为提升风力发电机故障分类模型在真实环境下的分类性能与鲁棒性,提出一种基...
关键词：风力发电机 门控线性单元 Transformer模型 对抗训练 故障分类 
基于Transformer视觉特征融合的图像描述方法
《计算机工程》2024年第8期229-238,共10页白雪冰 车进 吴金蔓 陈玉敏 
国家自然科学基金(62366042);宁夏自然科学基金(2023AAC03127)。
现有图像描述方法只利用区域型视觉特征生成描述语句,忽略了网格型视觉特征的重要性,并且均为两阶段方法,从而影响了图像描述的质量。针对该问题,提出一种基于Transformer视觉特征融合的端到端图像描述方法。首先,在特征提取阶段,利用...
关键词：图像描述 区域型视觉特征 网格型视觉特征 Transformer模型 端到端训练 
基于上下文知识增强型Transformer网络的抑郁检测被引量：1
《计算机工程》2024年第8期75-85,共11页张亚洲 和玉 戎璐 王祥凯 
国家自然科学基金青年基金项目(62006212);河南省科技攻关研究项目(222102210031);中国博士后科学基金面上项目(2023M733907)。
抑郁症作为一种常见的心理健康问题,严重影响人们的日常生活甚至是生命安全。鉴于目前的抑郁症检测存在主观性和人工干预等缺点,基于深度学习的自动检测方式成为热门研究方向。对于最易获取的文本模态而言,主要的挑战在于如何建模抑郁...
关键词：抑郁检测 序列模型 深度学习 Transformer模型 双向长短期记忆模型 
基于并行多注意力的语音增强网络
《计算机工程》2024年第4期68-77,共10页张池 王忠 姜添豪 谢康民 
四川省科技厅支撑计划(2015FZ061);四川省教育厅2018年度自然科学重点科研项目(18ZA0307)。
针对受干扰语音的频域增强问题,提出一种基于并行多注意力机制和编解码结构的语音增强网络(PMAN)。网络输入经过短时傅里叶变换(STFT)的语音频域特征,包含振幅谱和复数谱,编码器使用密集卷积模块对输入数据信息进行整合,中间层的并行多...
关键词：语音增强 频域 多注意力机制 Transformer网络 并行模块 
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