蔡彪

作品数：7被引量：10H指数：2
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基于图池化对比学习的图分类方法
《计算机应用》2024年第11期3327-3334,共8页胡能兵 蔡彪 李旭 曹旦华 
国家自然科学基金资助项目(61802034)。
在图分类任务中,现有的利用丢弃节点的图池化算法得到的图嵌入表示没有有效地利用丢弃节点蕴含的信息和图间节点信息,同时传统方法也没有针对图嵌入进行单独学习,限制了它在图分类任务上的部分性能。为克服上述传统方法的不足,提出一种...
关键词：图分类 图对比学习 图池化 图神经网络 无监督学习 
基于三元互信息的图对比学习方法研究
《智能系统学报》2024年第5期1257-1267,共11页李旭 蔡彪 胡能兵 
国家自然科学基金项目(61802034).
最近,图对比学习成为一种成功的无监督图表示学习方法,大多数方法都基于最大化互信息原则,通过数据增强来得到两个视图,并最大化两个视图的互信息。然而,两个视图的互信息可能包含不利于下游任务的信息。为了克服这些缺陷,提出基于三元...
关键词：图对比学习 互信息 图神经网络 无监督学习 对比学习 表示学习 节点分类 深度学习 
改进深度神经网络在爱恩斯坦棋中的应用研究
《重庆理工大学学报（自然科学）》2024年第5期108-114,共7页蔡彪 徐昕怡 谢婷 胡洋成 
国家自然科学基金项目(2019JDR0117)。
爱恩斯坦棋作为一种附带随机性的完美信息博弈,其难度在于每次投掷骰子导致的结果不确定性,这增加了策略设计和局面的评估难度。针对爱恩斯坦棋的游戏规则,提出了一种改进的深度学习方法。对Alpha(go)Zero神经网络模型进行改进和设计,...
关键词：计算机博弈 非完美信息博弈 爱恩斯坦棋 深度神经网络 
以成果为导向的课外实践教学体系构建与实践被引量：3
《计算机教育》2023年第6期136-140,共5页柳丽召 蔡彪 吴媛媛 吴静 林杰 
教育部协同育人项目“虚拟现实工业应用实践基地建设”(202102025032);教育部协同育人项目“新工科背景下数字媒体智慧教学探索改革与实践”(220901766234926);成都理工大学校级项目“基于机器博弈的《计算机问题求解》课程”(22031)。
分析课外实践现状,提出以成果为导向的课外实践教学改革方案,介绍课外实践教学过程,从课外导师制、实践内容设计、评价激励等多方面阐述改革的具体实施方法,最后说明教学改革成果。
关键词：课外实践 导师制 学科竞赛 项目实践 持续改进 
智慧教学环境下的立体课堂互动模型构建与实践探索被引量：3
《计算机教育》2022年第8期108-112,117,共6页吴静 蔡彪 胡艳梅 刘明哲 
成都理工大学2021年中青年骨干教师发展资助计划。
针对在智慧教学环境下以学生为中心的课堂互动教学中开展分类指导、促进学生深层学习的问题,分析智慧教学的硬件要求,提出智慧教学环境下的立体课堂互动模型,以数据结构课堂为例,介绍基于此模型以学生为中心的互动教学实践,最后通过实...
关键词：智慧教学环境 转盘式组合 多维度互动 分类指导 
相似性特征对链路预测的影响与增强被引量：4
《计算机应用》2021年第9期2569-2577,共9页蔡彪 李蕊岑 吴媛媛 
国家自然科学基金资助项目(61802034,61701049);四川省软科学研究项目(2019JDR0117)。
链路预测的主要任务是设计一个能够更加准确地描述给定网络机制的预测算法,从而得到更准确的预测结果。在分析现有研究成果基础上发现,网络的相似性特征对采用的链路预测方法有较大的影响:在节点间标签相似性较低的网络中,提高标签的相...
关键词：复杂网络 链路预测 标签系统 带权值标签 偏好链接机制 
基于物品综合流行性的实时推荐算法
《机床与液压》2020年第24期227-245,共19页秦阳欣 蔡彪 朱鑫平 
国家自然科学基金项目(61802034、61701049);四川省软科学基金项目(2019JDR0117);成都理工大学数字媒体科学创新团队(10912-kytd201510)。
在这个信息化时代,爆炸式增长的信息具有时效性、共享性、相对价值性的特点。为了帮助用户克服由于信息过载而带来的选择困难问题,个性化推荐应运而生。"信息老化"是信息网络发展过程中必然经历的一个过程,因此将时间因素融入到推荐算...
关键词：推荐系统 实时推荐 时间权重模型 综合流行性 
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