元学

作品数：1451被引量：2881H指数：23
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基于关系网络和Vision Transformer的跨域小样本分类模型
《计算机应用》2025年第4期1095-1103,共9页严一钦 罗川 李天瑞 陈红梅 
国家自然科学基金资助项目(62076171,62376230);四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0898)。
针对小样本学习模型在数据域存在偏移时分类准确度不高的问题,提出一种基于关系网络和ViT(Vision Transformer)的跨域小样本图像分类模型ReViT(Relation ViT)。首先,引入ViT作为特征提取器,并使用经过预训练的深层神经网络解决浅层神经...
关键词：小样本学习 关系网络 跨域学习 元学习 图像分类 
面向小样本节点分类的图数据增强方法
《计算机应用》2025年第2期392-402,共11页富坤 应世聪 郑婷婷 屈佳捷 崔静远 李建伟 
国家自然科学基金资助项目(62072154);天津市科技计划项目(22JCYBJC01740);河北省重大科技成果转化专项(22280803Z)。
现实中,图结构数据广泛存在,然而,在实际应用中,这些数据常面临标注数据短缺的难题。图数据的小样本学习(FSL)方法旨在以较少的标注样本实现数据的分类。尽管这些方法在小样本节点分类(FSNC)任务上获得较好的性能,但还存在以下问题:高...
关键词：节点分类 图卷积网络 数据增强 元学习 小样本学习 
基于浅层网络预测的元标签校正方法
《计算机应用》2024年第11期3364-3370,共7页黄雨鑫 黄贻望 黄辉 
国家自然科学基金资助项目(62066040);铜仁市科技局资助项目(铜仁市科研[2022]5号)。
针对深度神经网络(DNN)对含有噪声标签的图像数据具有记忆行为而导致的过拟合问题,提出一种基于浅层神经网络预测的元标签校正方法。该方法采用弱监督训练方式,通过设置标签重加权网络对噪声数据进行加权操作,利用元学习方法使模型动态...
关键词：噪声标签 元学习 标签校正 标签重加权 知识蒸馏 
基于元图同构网络的分子毒性预测
《计算机应用》2024年第9期2964-2969,共6页黄云川 江永全 黄骏涛 杨燕 
国家自然科学基金资助项目(61976247);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682021ZTPY110)。
为了获得更准确的分子毒性预测结果,提出基于元图同构网络的分子毒性预测模型Meta-MTP。首先,使用图同构神经网络将原子作为节点、键作为边、分子作为图结构,以获取分子表征;使用预训练模型对图同构网络(GIN)初始化,使它获得更好的参数...
关键词：深度学习 分子毒性预测 元学习 图同构网络 TRANSFORMER 
小样本场景下的元迁移学习睡眠分期模型
《计算机应用》2024年第5期1445-1451,共7页时旺军 王晶 宁晓军 林友芳 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023JBMC056)。
睡眠障碍受到越来越多的关注,且自动化睡眠分期的准确性、泛化性受到了越来越多的挑战。然而,公开的睡眠数据十分有限,睡眠分期任务实际上更近似于一种小样本场景;同时由于睡眠特征的个体差异普遍存在,现有的机器学习模型很难保证准确...
关键词：睡眠分期 小样本 元学习 迁移学习 深度学习 脑电信号 
基于元学习自适应的小样本语音合成
《计算机应用》2024年第5期1629-1635,共7页吴郅昊 迟子秋 肖婷 王喆 
上海市科技计划项目(21511100800,20511100600);国家自然科学基金资助项目(62076094)。
在小样本条件下的语音合成(TTS)要求在仅有少量样本的情况下合成与原说话人相似的语音,然而现有的小样本语音合成面临如下问题:如何快速适配新说话人,并且在保证语音质量的情况下提高生成语音与说话人的相似性。现有模型在适配新说话人...
关键词：小样本生成 语音合成 元学习 说话人适配 特征提取 
基于元网络的自动国际疾病分类编码模型被引量：4
《计算机应用》2023年第9期2721-2726,共6页周晓敏 滕飞 张艺 
四川省重点研发项目(2021YFG0136)。
国际疾病分类(ICD)编码的频率分布呈现出长尾的情况,因此,对少样本编码进行多标签文本分类极具挑战性。针对少样本编码分类中训练数据不足的问题,提出了一种基于元网络的自动ICD编码模型(MNIC)。首先,将特征空间中的实例和语义空间中的...
关键词：自动国际疾病分类编码 少样本学习 元学习 自然语言处理 可解释性 
基于Transformer的三维模型小样本识别方法
《计算机应用》2023年第6期1750-1758,共9页王辉 李建红 
国家自然科学基金资助项目(61972267);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2021333)。
针对三维模型的分类问题,提出一种基于Transformer的三维(3D)模型小样本识别方法。首先,将支持和查询样本的3D点云模型输入特征提取模块中,以得到特征向量;然后,在Transformer模块中计算支持样本的注意力特征;最后,利用余弦相似性网络,...
关键词：小样本识别 三维模型 注意力机制 点云神经网络 元学习 
小样本问题下培训弱教师网络的模型蒸馏模型
《计算机应用》2022年第9期2652-2658,共7页蔡淳豪 李建良 
装备预研中国电科联合基金资助项目(6141B08231109)。
针对深度神经网络在图像识别中存在的训练数据不足,以及多模型蒸馏中存在的细节特征丢失和蒸馏计算量大的问题,提出一种小样本问题下培训弱教师网络的模型蒸馏模型。首先通过集成学习算法中的引导聚集(Bagging)算法培训弱教师网络集,在...
关键词：小样本 模型蒸馏 集成学习 元学习 特征合并 
基于元学习的深度哈希检索算法被引量：3
《计算机应用》2022年第7期2015-2021,共7页韩亚茹 闫连山 姚涛 
国家自然科学基金资助项目(61872170)。
随着移动互联网技术的发展,图像数据的规模越来越大,大规模图像检索任务已经成为了一个紧要的问题。由于检索速度快和存储消耗低,哈希算法受到了研究者的广泛关注。基于深度学习的哈希算法要达到较好的检索性能,需要一定数量的高质量训...
关键词：深度学习 哈希算法 非平衡数据 元学习 图像检索 
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