对偶学习

作品数：19被引量：125H指数：4
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：苏依拉陈翔赵斌仁庆道尔吉彭宏更多>>
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一种基于对偶学习的场景分割模型
《计算机科学》2024年第8期133-142,共10页刘思纯 王小平 裴喜龙 罗航宇 
国家重点研发计划(2022YFB4300504-4)。
城市场景分割等复杂任务存在特征图空间信息利用率低下、分割边界不够精准以及网络参数量过大的问题。为解决这些问题,提出了一种基于对偶学习的场景分割模型DualSeg。首先,采用深度可分离卷积使模型参数量显著减少;其次,融合空洞金字...
关键词：场景分割 图像重建 对偶学习 注意力机制 深度可分离卷积 多层次特征融合 
融合对偶学习的动态蜘蛛蜂优化算法及其应用
《国外电子测量技术》2024年第8期160-173,共14页沈倩雯 张达敏 
国家自然科学科学基金(62166006)项目资助。
针对经典蜘蛛蜂优化算法初始种群分布不合理、搜索与开发之间的转换不平衡、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合对偶学习的动态蜘蛛蜂优化算法(dynamic spider wasp optimizer combined with duality learning,CLDSWO)。首先,结合Tent...
关键词：蜘蛛蜂优化算法 动态权衡因子 对偶学习 逐维变异 工程应用 
基于超球面对偶学习的双通道图异常检测方法
《电子学报》2024年第7期2212-2218,共7页李青 钟将 倪航 
国家自然科学基金(No.62102316,No.62171382);中央高校基本科研业务费资助项目(No.G2021KY05114);“十四五”共用信息系统装备预先研究项目(No.315197202);航空科学基金(No.20200051053002)~~。
图异常检测作为一项重要的数据挖掘任务,专注于识别与大多数节点显著偏离的异常节点.随着无监督图神经网络技术的进步,现已开发出了基于密度估计、对抗生成网络等多种高效识别图数据中潜在异常的方法 .然而,这些方法更注重无监督图异常...
关键词：图异常检测 图神经网络 超球面学习 双通道图神经网络 无监督学习 对偶学习 
面向动态场景去模糊的对偶学习生成对抗网络
《控制与决策》2024年第4期1305-1314,共10页纪野 戴亚平 廣田薰 邵帅 
国铁集团系统性重大项目(P2021T002);北京市自然科学基金项目(L191020)。
针对动态场景下的图像去模糊问题,提出一种对偶学习生成对抗网络(dual learning generative adversarial network,DLGAN),该网络可以在对偶学习的训练模式下使用非成对的模糊图像和清晰图像进行图像去模糊计算,不再要求训练图像集合必...
关键词：动态场景去模糊 对偶学习 生成对抗网络 注意力引导 特征图损耗函数 
数据库中文查询对偶学习式生成SQL语句研究被引量：4
《中文信息学报》2023年第3期164-172,共9页赵志超 游进国 何培蕾 李晓武 
国家自然科学基金(62062046)
针对当前中文NL2SQL(Natural language to SQL)监督学习中需要大量标注数据问题,该文提出基于对偶学习的方式在少量训练数据集上进行弱监督学习,将中文查询生成SQL语句。该文同时使用两个任务来训练自然语言转化到SQL,再从SQL转化到自...
关键词：NL2SQL 对偶学习 语义解析 半监督学习 
基于对偶学习的密集连接超分辨率网络
《计算机科学与应用》2022年第12期2844-2852,共9页曾令贤 
深度学习的方法大大提升了超分辨率技术的性能,但是由于超分辨率重建本身是一个不适定的工作,导致生成的效果不稳定,且对于不同通道的平均化处理也会导致图像的特征难以凸显。本文使用了对偶学习的策略,通过引入SR图像下采样的子任务,...
关键词：超分辨率 深度学习 对偶学习 
基于对偶生成式领域自适应网络的问答系统
《自动化与仪器仪表》2022年第9期219-224,共6页谭伟 
南京市浦口区科技局:hrHPV检测在浦口区宫颈癌筛查中的应用及卫生经济学评价(S2017-10)。
针对生成式对抗网络在半监督问答系统领域的局限性:1.生成式对抗网络中的判别器与生成器存在结构对偶属性,在现有研究中被忽略。2.直接使用生成器生成的问答句对与人工标注的问答句对训练判别器易产生过拟合与偏差判别器。为了解决以上...
关键词：问答系统 生成式对抗网络 对偶学习 领域自适应 
基于双注意力对偶学习的图像超分辨率重建算法
《辽宁科技大学学报》2022年第2期119-126,共8页刘恒 梁媛 潘斌 刘琳珂 侯健 
国家自然科学基金(61602228、61572290);辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才项目(XLYC1807266);辽宁省教育厅项目(L2020018)。
针对单幅图像低分辨率到高分辨率映射的不适定性,以及特征图通道域和空间域信息利用率低的问题,本文引入基于双注意力机制的对偶学习算法,用于单幅图像超分辨率的重建。算法先对输入图像进行特征提取,较大程度保留特征信息;之后采用双...
关键词：超分辨率重建 双注意力机制 对偶学习 闭环反馈网络 
基于对抗学习的蒙汉神经机器翻译被引量：7
《计算机系统应用》2022年第1期249-258,共10页苏依拉 王昊 贺玉玺 孙晓骞 仁庆道尔吉 吉亚图 
内蒙古自治区研究生科研创新项目(S20191149Z);国家自然科学基金(61966028,61966027)。
在机器翻译模型的构建和训练阶段,为了缓解因端到端机器翻译框架在训练时采用最大似然估计原理导致的翻译模型的质量不高的问题,本文使用对抗学习策略训练生成对抗网络,通过鉴别器协助生成器的方式来提高生成器的翻译质量,通过实验选择...
关键词：蒙汉机器翻译 对抗学习 生成对抗网络 对偶学习 Dual-GAN算法 
基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法被引量：2
《计算机应用研究》2021年第11期3340-3348,共9页张滋雨 高岳林 李嘉航 
国家自然科学基金资助项目(61561001);宁夏高等教育一流学科建设基金资助项目(NXYLXK2017B09);北方民族大学重大科研专项项目(ZDZX201901)。
通过分析生物地理学优化算法(BBO)性能的不足,提出了一种基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法(DuBBO)。在迁移算子中,采用动态的混合凸迁移算子,使算法能够快速地向最优解方向收敛;在变异机制中,采用趋优变异策略,并...
关键词：生物地理学优化算法 凸迁移 趋优变异 柯西分布 对偶学习 
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