循环神经网络

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基于RNN信息累积的动态多目标优化算法
《计算机科学》2024年第8期333-344,共12页程雪峰 董明刚 
国家自然科学基金(61563012)。
动态多目标优化问题广泛存在于现实生活中,在环境发生变化后,进化算法需具备快速收敛、快速追踪帕累托最优前沿和维持多样性的能力。对于环境变化程度严重且变化频繁的情况,传统的预测方法无法有效获得帕累托最优前沿解。针对该问题,提...
关键词：动态多目标 进化算法 预测 循环神经网络 信息累积 
集成全尺度融合和循环注意力的医学图像分割网络
《计算机科学》2024年第5期100-107,共8页单昕昕 李凯 文颖 
国家自然科学基金(62273150);上海市自然科学基金(22ZR1421000);上海市优秀学术/技术带头人计划项目(21XD1430600);上海市科学技术委员会资助项目(22DZ2229004)。
深度学习中的编解码网络在图像特征提取和分层特征融合方面具有卓越的性能,常被用于医学图像分割。但是,目前主流的编解码网络分割方法仍面临编码和解码阶段单一网络挖掘的图像特征信息不足,以及仅使用简单的跳跃连接而无法充分利用全...
关键词：医学图像分割 编解码网络 多层感知机 全尺度特征融合 注意力机制 循环神经网络 
基于视觉的神经网络三维动态手势识别方法综述被引量：1
《计算机科学》2024年第4期193-208,共16页王瑞平 吴士泓 张美航 王小平 
国家自然科学基金(51975432)。
动态手势识别作为一种重要的人机交互手段而受到广泛关注,其中基于视觉的识别方式因其使用便利性和低成本的优势成为新一代人机交互的首选技术。以人工神经网络为中心,综述了基于视觉的手势识别方法研究进展,分析了不同类型人工神经网...
关键词：动态手势识别 人机交互 人工神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 注意力机制 混合神经网络 
基于注意力-生成对抗网络的任务分析方法研究
《计算机科学》2024年第3期63-71,共9页周琳茹 彭鹏菲 
合理的任务分析可帮助分析者快速、准确地进行任务规划,目前使用案例推理方法进行任务分析存在分析时间长、分析结果准确性较低等问题。针对该问题,提出了基于注意力-生成对抗网络的任务分析方法。以长短时记忆网络(LSTM)为生成器、循...
关键词：注意力机制 生成对抗网络 任务分析 循环神经网络 任务推荐 
基于GRU与自注意力网络的声源到达方向估计被引量：1
《计算机科学》2023年第S02期986-992,共7页何儒汉 陈一帆 余永升 姜艾森 
国家自然科学基金面上项目(61170093)。
基于神经网络的声源定位近年来受到广泛的关注,但如何缓解隐含DOA位置信息丢失、小样本数据等问题仍然是目前面临的挑战,因此提出了一种基于GRU和自注意力网络的声源到达方向估计方法。该方法采用对小型数据集效果较好的GRU作为骨干网络...
关键词：声源到达方向估计 GRU 卷积神经网络 循环神经网络 自注意力 
基于方面语义和门控过滤网络的方面级情感分析
《计算机科学》2023年第10期193-202,共10页何智豪 陈红梅 罗川 
国家自然科学基金(61976182,62076171);四川省自然科学基金(2022NSFSC0898)。
方面级情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA)是一项细粒度的情感分析任务,旨在预测文本中特定方面的情感极性。目前,鉴于循环神经网络在序列建模方面的卓越性能以及卷积神经网络学习局部模式的出色表现,部分工作将两者相结...
关键词：方面级情感分析 方面语义 门控过滤 循环神经网络 卷积神经网络 
邻域双向聚合与全局感知的TKG链接预测模型
《计算机科学》2023年第8期177-183,共7页唐绍赛 申德荣 寇月 聂铁铮 
国家自然科学基金(62172082,62072084,62072086);中央高校基本科研业务费(N2116008)。
时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)在推荐系统、搜索引擎和自然语言处理等领域有着广泛的应用前景,然而其不完备性限制了它的应用,因此研究面向TKG的链接预测模型具有重要作用。针对已有的工作大多面向TKG补全,无法预测未来...
关键词：时序知识图谱 链接预测 循环神经网络 
演化循环神经网络研究综述被引量：20
《计算机科学》2023年第3期254-265,共12页胡中源 薛羽 查加杰 
国家自然科学基金(61876089);数据科学与智慧软件江苏省重点实验室开放课题基金(2019DS302);江苏省自然科学基金(BK20141005);江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520025);江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX22_1206)。
演化计算利用生物演化过程中的自然选择机制和遗传规律求解优化问题,循环神经网络的精度和效率依赖其参数以及结构的优化效果,采用演化计算解决循环神经网络中的参数与结构自适应优化问题是自动化深度学习领域的研究热点。文中针对结合...
关键词：循环神经网络 演化计算 权重优化 超参数优化 结构优化 集成学习 迁移学习 
基于机器学习的剩余使用寿命预测实证研究被引量：8
《计算机科学》2022年第S02期937-945,共9页王加昌 郑代威 唐雷 郑丹晨 刘梦娟 
国家自然科学基金(61202445);中央高校基本业务费项目(ZYGX2016J096)
剩余寿命预测是设备预测性维护的3个核心任务之一。目前最新的研究进展是利用机器学习来建立剩余使用寿命预测模型。论文首先梳理了设备剩余使用寿命预测主要采用的机器学习模型,包括支持向量回归模型、多层感知机模型、卷积神经网络和...
关键词：预测性维护 剩余使用寿命预测 机器学习 支持向量回归 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 
基于残差网络和循环神经网络混合模型的应用层协议识别方法被引量：6
《计算机科学》2022年第11期293-301,共9页吴吉胜 洪征 马甜甜 林培鸿 
国家重点研发计划(2017YFB0802900)。
针对现有协议识别方法无法有效提取协议数据的时间和空间特征导致协议识别准确率不高的问题,提出了一种基于一维残差网络和循环神经网络的应用层协议识别方法。所构造的协议识别模型由一维预激活残差网络(PreResNet)和双向门控循环神经...
关键词：循环神经网络 残差网络 协议识别 网络安全 
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