陈平华

作品数：120被引量：541H指数：9
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发文主题：注意力卷积神经网络文本用户兴趣点更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
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基于多尺度特征和上下文聚合的结肠息肉图像分割网络
《计算机系统应用》2025年第3期115-123,共9页许海英 徐健皓 陈平华 
广东省重点领域研发计划(2023B1111050010,2020B0101100001)。
为解决结肠息肉图像语义分割任务中存在的边界不清晰以及分割结果不连贯、不完整甚至丢失的问题,提出一种基于多尺度特征和上下文聚合的结肠息肉图像分割网络(colon polyp image segmentation network based on multi-scale features an...
关键词：结肠息肉图像分割 多尺度特征 上下文聚合 TRANSFORMER 注意力机制 
基于速率编码的极低延迟深度脉冲神经网络研究
《控制理论与应用》2025年第3期531-540,共10页熊志民 陈云华 冯忍 陈平华 
脉冲神经网络(SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度SNN,但却存在SNN网络延迟和功耗过高的问题.为了降低网...
关键词：脉冲神经网络 ANN-SNN转化 速率编码 
融合记忆网络的词组结构双通道情感分析模型
《计算机与数字工程》2025年第1期145-151,共7页罗淏元 陈平华 孙为军 
广东省重点领域研发计划(编号:2021B0101200002,2020B0101100001,2019B01018001);广东省科技计划项目(编号:2020B1010010010,2019B101001021)资助。
以往的方面级情感分析模型往往只关注文本整体情感表现以及单一的使用方面词进行情感分析,没有充分考虑到单一内涵词汇与多种多样的文本外延词汇很难高度匹配,也没有考虑单个主题链内部上下文结构对情感分析结果的影响,存在情感分析效...
关键词：深度学习 方面级情感分析 多层注意力 记忆网络 主题链 
基于因子级特征与属性偏好联合学习的会话推荐
《广东工业大学学报》2024年第6期91-100,共10页林浩 陈平华 
广东省重点领域研发计划项目(2021B0101200002);广东省自然科学基金资助项目(2021A1515012233)。
针对序列短、数据稀疏、难以泛化导致的会话推荐准确率不高问题,提出了因子级特征与属性偏好联合学习的会话推荐模型。模型首先通过构建全局级会话项目依赖感知图,学习用户全局级会话项目嵌入;然后,应用解纠缠表示学习方法将会话中的项...
关键词：会话推荐 因子级特征 解纠缠表示 全局项目依赖 图神经网络 
多兴趣点融合多模态知识图谱的跨会话推荐
《计算机工程与设计》2024年第12期3749-3757,共9页陈刚 孙伟 张丽英 陈平华 
广东省重点领域研发计划基金项目(2020B0101100001);广东省软科学研究计划基金项目(2024A1010010001)。
针对现有的会话推荐专注单一兴趣的上下文,忽略了单用户多兴趣,以及利用知识图谱时忽略多模态数据类型的不足,提出一种多兴趣点融合多模态知识图谱的跨会话推荐。受少样本学习在有限实例学习模型的启发,设计一个跨会话协作网络,将下一...
关键词：会话推荐 兴趣点 知识图谱 少样本学习 多模态 图注意力 用户偏好 
基于意图的轻量级自注意力序列推荐模型
《计算机与现代化》2024年第12期1-9,共9页何思达 陈平华 
广东省重点领域研发计划项目(2021B0101200002);广东省科技计划项目(2019A050510041)。
现有序列推荐模型中自注意力机制计算参数量过大,同时没有充分考虑用户购物意图中的偏好信息。本文提出一种基于意图的轻量级自注意力序列推荐模型。该模型在传统的商品序列编码基础上,引入意图序列编码,进一步挖掘序列间转换模式;同时...
关键词：序列推荐 意图推荐 卷积神经网络 自注意力机制 
基于Involution算子和协调反向注意力的息肉图像分割
《计算机与现代化》2024年第11期84-90,98,共8页万鸿炜 陈平华 
广东省重点领域研发计划项目(2021B0101200002);广东省科技计划项目(2019A050510041)。
结肠影像中的息肉存在形态多变、边缘粘膜模糊的特点。针对现有的结肠息肉分割网络因卷积算子的固有限制而导致的特征提取不充分,以及因区域和边界关系刻画不全导致的分割不完整的问题,提出一种基于Involution算子和协调反向注意力的网...
关键词：图像分割 结肠息肉 Involution算子 协调反向注意力 
基于对比学习和元优化学习的序列推荐方法
《计算机技术与发展》2024年第10期148-155,共8页谢林泽 陈平华 邓柏城 
广东省重点领域研发计划项目(2023B1111050010,2020B0101100001)。
序列推荐是根据用户和项目的历史交互记录对用户兴趣建模,进行下一项目推荐。对比学习(CL)作为一种辅助信息能够有效地提高推荐模型质量,但现有基于对比学习的序列推荐方法采取随机数据增强方式存在的效果不稳定及难以泛化的问题,为此,...
关键词：序列推荐 对比学习 元优化学习 数据增强 模型增强 
基于改进PSPNet的手机LCD屏幕表面缺陷检测
《计算机测量与控制》2024年第9期36-43,共8页肖彬 陈平华 
广东省重点领域研发计划项目(2023B1111050010,2020B0101100001)。
手机屏幕是智能手机的关键部件,其品质优劣直接影响到用户的使用体验;因此,手机屏幕缺陷检测成为工业生产中的重要环节;然而,手机LCD屏幕的表面缺陷检测目前还存在检测精确度低、模型参数较多等问题,无法满足实际工业生产需求;为了解决...
关键词：手机LCD屏幕 深度学习 缺陷检测 PSPNet 多尺度金字塔池化 
跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法
《计算机应用研究》2024年第7期2134-2140,共7页曾建新 陈云华 李炜奇 陈平华 
国家社会科学基金资助项目(20BKG031)。
基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确...
关键词：脉冲神经网络 脉冲时间依赖 误差反向传播 脉冲神经网络训练算法 
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