搜索结果: 106-120 共查到“工学 学习”相关记录1476条 . 查询时间(0.278 秒)
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars： 从深度学习到智能空间组学：原理、方法与应用
深度学习 黑箱模型 计算实验
2023/4/18
深度学习作为一种黑箱模型，是通过大量计算实验得到的，其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注，同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识：一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度，建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系；二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后，将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...
2023年3月30日，湖北省水土保持学会在武汉隆重召开了“学习贯彻党的二十大精神宣讲报告会暨长江大保护与创新水土保持发展论坛”。学会吴遵雄副理事长主持了简短的开幕式，刘烈玉理事长为会议致辞，王平章副理事长主持了学会第二届优秀成果奖颁奖活动，王小平秘书长主持了二十大精神宣讲报告会，许明祥副理事长主持了发展论坛并做了会议总结。中国水土保持学会常务理事、长江委水土保持局韩凤翔副局长出席会议并在发展论坛上...
中国科学院声学研究所专利：一种基于机器学习的数据流分类方法及系统
近日，中国科学院自动化研究所研究员曾毅课题组基于人类和生物视觉系统中广泛存在的幻觉轮廓现象启发，提出了一种将机器学习视觉数据集转换成幻觉轮廓样本的方法，量化测量了当前的深度学习模型对幻觉轮廓识别能力。实验结果证明从经典的到最先进的深度神经网络均难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表在Patterns上。
中国科学院自动化所揭示深度学习模型对幻觉轮廓“视而不见”（图）
自动化所 学习模型 幻觉轮廓 视而不见
2023/5/7
2023年3月30日，中国科学院自动化研究所研究员曾毅课题组基于人类和生物视觉系统中广泛存在的幻觉轮廓现象启发，提出了一种将机器学习视觉数据集转换成幻觉轮廓样本的方法，量化测量了当前的深度学习模型对幻觉轮廓识别能力。实验结果证明从经典的到最先进的深度神经网络均难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表在Patterns上。
中国科学院声学研究所专利：一种基于层次化时空特征学习的网络流量分类方法及装置
中国科学院声学研究所专利：基于满足K度稀疏约束的深度学习模型的大数据处理方法
中国科学院南京土壤研究所专利：一种结合机器学习和地统计的土壤有机质遥感制图方法。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：基于自监督表征学习的图像聚类算法研究
自监督表征学习 图像聚类算法 语义伪标签
2023/4/17
自监督学习可以为图像聚类算法提供良好的表征，但是当表征和聚类同步学习时会存在一些问题。具体来说，基于对比的自监督学习方法通常需要大量的负样本来使得所有样本的表征分离，但是负样本会带来类别冲突，进而影响下游的聚类性能；反之，基于非对比的自监督学习方法虽然避免了类别冲突问题，但是由于缺少负样本，与聚类任务联合优化时容易造成聚类崩溃。本报告将围绕这两个问题，分别介绍基于语义伪标签和原型对比的图像聚类算法...
中国科学院声学研究所专利：强化学习推荐系统及方法一种用于广域网络的深度
近年来,人工智能(Artificial intelligence,AI)技术在棋牌游戏、计算机视觉、自然语言处理和蛋白质结构解析与预测等研究领域取得了众多突破性进展,传统学科之间的固有壁垒正在被逐步打破,多学科深度交叉融合的态势变得越发明显.作为现代智能科学的三个重要组成部分,博弈论、多智能体学习与控制论自诞生之初就逐渐展现出一种“你中有我,我中有你”的关联关系.特别地,近年来在AI技术的促进作用...
机器学习技术成功地应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等众多领域.然而,现有的大多数机器学习模型在部署后类别和参数是固定的,只能泛化到训练集中出现的类别,无法增量式地学习新类别.在实际应用中,新的类别或任务会源源不断地出现,这要求模型能够像人类一样在较好地保持已有类别知识的基础上持续地学习新类别知识.近年来新兴的类别增量学习研究方向,旨在使得模型能够在开放、动态的环境中持续学习新类别的同时保持...
运行指标决策问题是实现工业过程运行安全和生产指标优化的关键.考虑到多运行指标决策问题求解的复杂性和工业过程生产条件动态波动引发生产指标状态的不确定性,提出了一种策略异步更新强化学习算法自学习决策运行指标,并给出算法收敛性的理论证明.该算法在随机自适应动态规划框架下,利用样本均值代替计算生产指标状态转移概率矩阵,因此无需要求生产指标状态转移概率矩阵已知.并且通过引入时钟和定义其阈值,采用集中式策略评...
中国科学院软件研究所在机器学习公平性方面取得进展（图）
机器学习 公平性 孪生公平算法
2023/3/14
近日，中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室的研究论文“Accurate Fairness: Improving Individual Fairness without Trading Accuracy”被第37届AAAI人工智能大会接收，第一作者为硕士生李旭然，通讯作者为吴鹏副研究员。论文首次提出兼顾准确性的公平性评估标准——准确公平性（Accurate Fairness），以评估模型的预...
中国科学院软件所在机器学习公平性方面取得进展（图）
机器学习 计算机科学 评估标准
2023/8/20
2023年3月14日，软件所计算机科学国家重点实验室的研究论文“Accurate Fairness: Improving Individual Fairness without Trading Accuracy”被第37届AAAI人工智能大会接收，第一作者为硕士生李旭然，通讯作者为吴鹏副研究员。论文首次提出兼顾准确性的公平性评估标准——准确公平性（Accurate Fairness），以评估模型的...