循环神经网络

作品数：1832被引量：10036H指数：39
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融合动作退出和软奖励的强化学习知识推理方法
《计算机工程与应用》2024年第24期158-165,共8页孙崇 王海荣 荆博祥 马赫 
宁夏自然科学基金(2023AAC03316)。
针对深度强化学习推理方法中存在的过拟合以及稀疏奖励的问题,提出了一种融合动作退出和软奖励的强化学习知识推理方法(knowledge reasoning method of reinforcement learning integrating action withdrawal and soft reward,AS-KRL)...
关键词：知识推理 强化学习 动作退出算法 门控循环神经网络 软奖励机制 
双特征层次嵌入的多维时序异常检测方法被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第21期142-153,共12页陈文礼 苏宇 陈玲俐 高欣 程瑛颖 邹波 
国家电网有限公司科技项目(5700-202227226A-1-1-ZN)。
开展多维时序特征下的工业实体设备实时运行状态在线异常检测,对维护复杂工业系统稳定运行、推动国家经济发展提质增效具有重要意义。针对现有异常检测方法对时序数据高度非线性的时间依赖关系及其模式多样的维度耦合关系分析不足的问题...
关键词：多维时序异常检测 循环神经网络 变分自编码器 流模型 层次特征嵌入 
细粒度苹果病虫害知识图谱构建研究被引量：9
《计算机工程与应用》2023年第5期270-280,共11页张嘉宇 郭玫 张永亮 李梅 耿楠 耿耀君 
陕西省重点研发计划(2019ZDLNY07-06-01);国家重点研发计划(2020YFD1100601)。
鉴于现有农业知识图谱对病虫害防治相关实体、关系刻画不够细致的问题,以苹果病虫害知识图谱构建为例,研究细粒度农业知识图谱的构建方法。对苹果病虫害知识的实体类型和关系种类进行细粒度定义,共划分出19种实体类别和22种实体关系,以...
关键词：苹果病虫害防治 知识图谱 深度学习 循环神经网络 知识抽取 
用户关系和上下文感知的下一个兴趣点推荐被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第7期197-205,共9页柴瑞敏 殷臣 
随着移动设备和社交软件的普遍应用,下一个兴趣点推荐(next POI recommendation)变成了基于位置的社交网络(LBSN)的一个非常重要的任务。现实生活中用户访问的下一个兴趣点通常受到用户签到序列信息、用户关系和该地点的上下文信息等诸...
关键词：下一个兴趣点推荐 循环神经网络 用户关系 上下文信息 门控循环单元 
融合用户会话数据的上下文感知推荐算法被引量：2
《计算机工程与应用》2021年第15期118-123,共6页鹿祥志 孙福振 王绍卿 徐上上 
国家自然科学基金(61841602);山东省自然科学基金(ZR2018PF005)。
针对现有会话推荐算法未充分考虑用户的上下文信息的现状,为增强基于会话的推荐算法的个性化推荐效果,提出一种融合用户会话数据的上下文感知推荐算法。将上下文信息通过embedding映射成低维实数向量特征,通过Add、Stack、MLP三种组合...
关键词：推荐算法 上下文 会话 循环神经网络 
可解释的层次注意力机制网络危重症预警被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第5期131-138,共8页王天罡 张晓滨 马红叶 蔡宏伟 
陕西省社会发展科技公关项目(2016SF-006);西安交通大学第一附属医院院基金软科学项目(2018RKX-04)。
准确性和可解释性是决定预测模型是否能够成功应用的两个主要因素。Logistic回归等统计分析模型尽管预测精度不高,但因其易于表达而被广泛采用。与之相对的基于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等深度学习“黑盒模型”,准确率较高...
关键词：层次注意力机制 循环神经网络 疾病预警 可解释性 
基于深度学习的图像压缩算法研究综述被引量：19
《计算机工程与应用》2020年第15期15-23,共9页于恒 梅红岩 许晓明 贾慧萍 
辽宁省自然科学基金(No.20180550886,No.201602372)。
随着深度学习的不断发展与图像数据的爆炸式增长,如何使用深度学习来获得更高压缩比和更高质量的图像逐渐成为热点研究问题之一。通过对近几年相关文献的分析与整理,将基于深度学习的图像压缩方法按照卷积神经网络、循环神经网络、生成...
关键词：深度学习 图像压缩 卷积神经网络 循环神经网络 生成对抗网络 
面向家居用户行为预测的Bi GRU-DAtt模型研究被引量：9
《计算机工程与应用》2020年第12期237-242,共6页徐雅芸 曾碧 梁天恺 廖文雄 
国家自然科学基金(No.61701122);广东省产学研重大专项项目(No.2016B010108004);广东省重点科技项目(No.201604020016);广东省产学研专项(No.2014B090904080)。
针对目前智能家居用户行为预测方法准确率低、通用性差以及缺乏人性化的问题,提出一种基于Bi GRUDAtt模型的智能家居用户行为预测方法。该方法根据智能家居用户操控行为数据具有服从幂律分布与对称性两大特点,基于双向门控循环(Bi GRU)...
关键词：智能家居 双向门控循环神经网络 注意力机制 行为预测 
基于注意力机制的乳腺X线摄影分类方法被引量：4
《计算机工程与应用》2020年第8期166-170,共5页盛龙帅 李策 李欣 
国家自然科学基金青年基金(No.61601466);中央高校基本科研业务费专项资金(No.30918014107,No.2016QJ04);“越崎青年学者”资助计划。
环境的日益恶化导致癌症的发病率不断升高,2018年全球乳腺癌的发病率在所有癌症中已经位居首位。乳腺X线摄影价格实惠且易于操作,目前被认作是最好的乳腺癌筛查方法,也是早期发现乳腺癌最有效的方法。针对乳腺X线摄影不容易分辨、特征...
关键词：乳腺X线摄影 注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 预训练 
基于时间误差的循环神经网络参数压缩被引量：4
《计算机工程与应用》2020年第3期134-138,共5页王龙钢 刘世杰 冯珊珊 李宏伟 
国家自然科学基金（No.61601417）
循环神经网络被广泛应用于各种序列数据处理任务中,如机器翻译、语音识别、图像标注等。基于循环神经网络的语言模型通常包含大量的参数,这一点在一定程度上限制了模型在移动设备或嵌入式设备上的使用。在低秩重构压缩的基础上,增加时...
关键词：循环神经网络 长短时记忆网络 低秩重构压缩 基于时间误差的低秩重构压缩 
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