循环神经网络

作品数：1832被引量：10036H指数：39
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基于深度无监督学习的本体匹配技术
《计算机工程与设计》2025年第1期174-181,共8页郭建华 吕青 赵保忠 
山西省省筹资金资助回国留学人员科研基金项目(2023061)。
针对一些缺少参考对齐的本体匹配任务,提出一种基于深度无监督学习的匹配技术,通过对文本的上下文信息进行学习,提取到抽象文本特征,以此找到对齐。由于高维度输入会影响计算的效率,针对本体的多种描述构建CNN(convolutional neural net...
关键词：无监督学习 本体匹配 特征降维 卷积神经网络 循环神经网络 改进的基于双向长短期记忆神经网络的注意力机制 多主导的对齐提取策略 
基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第5期1321-1328,共8页孟玉飞 翟江涛 刘光杰 
国家自然科学基金项目(61931004、62072250);国家重点研发计划基金项目(2021QY0700)。
为进一步提升Tor(the onion router)网络流关联技术的准确率,减少时空开销以及增强容错性,提出一种基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法。提取Tor网络流量的包间隔与包大小作为原始流量特征,利用孪生神经网络对特征进行关联性分析。通...
关键词：匿名通信 洋葱路由 流关联分析 孪生网络 深度学习 卷积神经网络 门控循环神经网络 
基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第1期291-298,共8页王昊 陈黎 
国家自然科学基金项目(61773297)。
为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,...
关键词：车牌识别 文字识别 多头注意力 自注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 残差网络 
基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐被引量：1
《计算机工程与设计》2023年第12期3772-3777,共6页李勇 韩志媛 安敬民 
国家自然科学基金项目(61976032)。
鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影...
关键词：兴趣点推荐 用户实时偏好 历史偏好 循环神经网络 矩阵分解 上下文信息 注意力机制 
基于全局信息语法增强的长文本机器阅读理解
《计算机工程与设计》2023年第6期1860-1866,共7页丁美荣 周岑钰 曾碧卿 张鑫 
2021年度广东省基础与应用基础研究基金项目(2021A151501117)。
为更好捕获和理解长文本的上下文信息,提出一种基于全局信息语法增强的长文本机器阅读理解模型。在预训练语言模型基础上,引入语法依存关系树,将语法信息融合进上下文建模中,增强长文本表示;针对长文本存在的全局信息丢失问题,引入门控...
关键词：机器阅读理解 预训练模型 循环神经网络 注意力机制 全局信息 语法关系 特征融合 
融合社交网络和分层自注意力的团购推荐算法
《计算机工程与设计》2023年第6期1867-1874,共8页孙男男 朴春慧 马新娜 
国家自然科学基金项目(12172234)。
针对团购群组推荐中预定义的融合策略不能动态获取群组用户权重,以及群组-项目交互数据的稀疏性等问题,提出融合社交网络和分层自注意力的团购推荐算法SSAGR。采用循环神经网络,捕捉团购中用户随时间变化的复杂潜在兴趣;利用用户级和群...
关键词：团购 群组推荐 融合策略 社交网络 循环神经网络 自注意力网络 神经协同过滤 
基于多注意力机制的机器阅读理解模型
《计算机工程与设计》2023年第6期1907-1913,共7页梁燕 张文普 刘超 朱清 
国家自然科学基金项目(61702066);重庆市教委科学技术重点研究基金项目(KJZD-M201900601)。
为解决以往机器阅读理解模型中存在的长距离依赖、特征提取单一、信息冗余等问题,在bi-directional attention flow network(BiDAF)的基础上,提出改进模型。通过引入自注意机制捕获序列的内部特征,进一步融合问题和文档的信息,解决长距...
关键词：深度学习 机器阅读理解 循环神经网络 特征提取 注意力机制 余弦相似度 答案预测 
融合多注意力神经网络的方面级情感分析被引量：2
《计算机工程与设计》2023年第3期894-900,共7页梁燕 刘超 梁仲雄 李文涛 
国家自然科学基金项目(61702066);重庆市教委科学技术重点研究基金项目(KJZD-M201900601)。
针对现有方面级情感分析模型中特征向量信息不足和语义丢失问题,提出一种多注意力融合的神经网络模型。利用词向量注意力机制捕捉句子上下文和方面词之间的语义关系;利用位置注意力机制影响方面词周围的情感特征;利用自注意力机制捕捉...
关键词：深度学习 循环神经网络 自然语言处理 方面级情感分析 注意力机制 词向量 位置编码 
基于自适应软重采样粒子滤波网络的视觉定位被引量：2
《计算机工程与设计》2022年第12期3503-3512,共10页刘艳丽 尹慧君 张恒 
国家自然科学基金项目(61963017、61663010);江西省科技创新杰出青年人才基金项目(20192BCBL23004)。
针对粒子滤波网络(PF-Net)模型用于高度不确定环境中进行机器人视觉定位需要大量粒子才能精准定位的问题,提出一种自适应软重采样粒子滤波网络(ASRPF-Net)。为更好提取观测信息和地图信息,采用卷积神经网络(CNN)学习观测图像信息和地图...
关键词：机器人定位 粒子滤波 深度学习 循环神经网络 卷积神经网络 重采样 视觉定位 
基于Bi-LSTM的CSI手势识别算法被引量：5
《计算机工程与设计》2022年第9期2614-2621,共8页郭浩雨 冯秀芳 
山西省自然科学基金项目(201801D121142)。
针对目前大多数基于CSI的手势识别方法存在精度偏低以及成本过高等缺陷,提出一种基于Bi-LSTM的CSI手势识别算法BGR (Bi-LSTM gesture recognition)。提取原始数据中的幅值信息,将其重构为长度一致的信号片段;利用PCA提取CSI信号的主成...
关键词：信道状态信息 循环神经网络 手势识别 主成分分析 WI-FI 
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