精准地预判网络流量变化趋势可以帮助运营商准确预估网络的使用情况,合理分配并高效利用网络资源,以满足日益增长且多样化的用户需求。以深度学习算法在网络流量预测领域的进展为线索,阐述了网络流量预测的评价指标和目前公开的网络流量数据集及应用,具体分析了网络流量预测中常用的深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络共四种深度学习方法,并重点介绍了近年来针对不同问题所提出的改进神经网络模型,总结了各模型特点及应用场景。最后对网络流量预测未来发展进行了展望。

http://cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39601.shtml

成为VIP会员查看完整内容
0
18

相关内容

机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等

新闻推荐(NR)可以有效缓解新闻信息过载,是当今人们获取新闻资讯的重要方式,而深度学习(DL)成为近年来促进新闻推荐发展的主流技术,使新闻推荐的效果得到显著提升,受到研究者们的广泛关注。主要对基于深度学习的新闻推荐方法研究现状进行分类梳理和分析归纳。根据对新闻推荐的核心对象——用户和新闻的建模思路不同,将基于深度学习的新闻推荐方法分为“两段式”方法、“融合式”方法和“协同式”方法三类。在每类方法中,根据建模过程中的具体子任务或基于的数据组织结构进行更进一步细分,对代表性模型进行分析介绍,评价其优点和局限性等,并详细总结每类方法的特点和优缺点。另外还介绍了新闻推荐中常用数据集、基线算法和性能评价指标,最后分析展望了该领域未来可能的研究方向及发展趋势。

http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2715.shtml

成为VIP会员查看完整内容
0
18

对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景。现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高。如何让生成的语句在具有语义相关性的基础上更自然地与用户交流是当前对话系统面临的主要问题之一。首先对对话系统进行了整体情况的概括。接着介绍了情感对话系统中的对话情绪感知和情感对话生成两大任务,并分别调研归纳了相关方法。对话情绪感知任务大致分为基于上下文和基于用户信息两类方法。情感对话生成的方法包括规则匹配算法、指定情感回复的生成模型和不指定情感回复的生成模型,并从情绪数据类别和模型方法等方面进行了对比分析。然后总结整理了两大任务下数据集的特点和链接便于后续的研究,并归纳了当前情感对话系统中不同的评估方法。最后对情感对话系统的工作进行了总结和展望。

http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2684.shtml

成为VIP会员查看完整内容
0
29

视频目标检测是为了解决每一个视频帧中出现的目标如何进行定位和识别的问题。相比于图像目标检测,视频具有高冗余度的特性,其中包含了大量的时空局部信息。随着深度卷积神经网络在静态图像目标检测领域的迅速普及,在性能上相较于传统方法显示出了非常大的优越性,并逐步在基于视频的目标检测任务上也发挥了应有的作用。但现有的视频目标检测算法仍然面临改进与优化主流目标检测算法的性能、保持视频序列的时空一致性、检测模型轻量化等关键技术的挑战。针对上述问题和挑战,本文在调研大量文献的基础上系统地对基于深度学习的视频目标检测算法进行了总结。从基于光流、检测等基础方法对这些算法进行了分类,从骨干网络、算法结构、数据集等角度细致探究了这些方法,结合在ImageNet VID等数据集上的实验结果,分析了该领域具有代表性算法的性能优势和劣势,以及算法之间存在的联系,对视频目标检测中待解决的问题与未来研究方向进行了阐述和展望。视频目标检测已成为众多的计算机视觉领域学者追逐的热点,将来会有更加高效,精度更高的算法被相继提出,其发展方向也会越来越好。

成为VIP会员查看完整内容
0
39

小目标检测一直是目标检测领域中的热点和难点,其主要挑战是小目标像素少,难以提取有效的特征信息.近年来,随着深度学习理论和技术的快速发展,基于深度学习的小目标检测取得了较大进展,研究者从网络结构、训练策略、数据处理等方面入手,提出了一系列用于提高小目标检测性能的方法.该文对基于深度学习的小目标检测方法进行详细综述,按照方法原理将现有的小目标检测方法分为基于多尺度预测、基于数据增强技术、基于提高特征分辨率、基于上下文信息,以及基于新的主干网络和训练策略等5类方法,全面分析总结基于深度学习的小目标检测方法的研究现状和最新进展,对比分析这些方法的特点和性能,并介绍常用的小目标检测数据集.在总体梳理小目标检测方法的研究进展的基础上,对未来的研究方向进行展望.

https://journal.bjut.edu.cn/article/2021/0254-0037/20210310.html

成为VIP会员查看完整内容
0
36

行人检测技术在智能交通系统,智能安防监控等领域表现出了极高的应用价值,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。得益于深度学习的飞速发展,基于深度卷积神经网络的通用目标检测模型被不断扩展应用到行人检测领域,并取得了良好的性能。但是由于行人目标内在的特殊性、复杂性,特别是考虑到复杂场景下的行人遮挡、尺度变化等问题,深度学习方法也面临着严峻的挑战。本文针对上述问题,以基于深度学习的行人检测技术为研究对象,在充分调研文献的基础上,分别从基于锚点框、基于无锚点框以及通用技术改进(例如损失函数,非极大值抑制等)三个角度,对各类行人检测算法进行细分,并选取具有代表性的方法进行详细介绍和对比分析。此外,本文对行人检测的通用数据集进行了详细的介绍,对该领域先进算法的性能进行了对比分析,对行人检测中待解决的问题与未来的研究方向做出预测和展望。

http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=202012230000001&journal_id=jig

成为VIP会员查看完整内容
0
24

摘要 在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用。近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播数据的积累,为基于深度学习的流行度预测研究提供了坚实的发展基础。现有的流行度预测研究综述,主要是围绕传统的流行度预测方法展开的,而基于深度学习的流行度预测方法目前仍未得到系统性地归纳和梳理,不利于流行度预测领域的持续发展。鉴于此,该文重点论述和分析现有的基于深度学习的流行度预测相关研究,对近年来基于深度学习的流行度预测研究进行了归纳梳理,将其分为基于深度表示和基于深度融合的流行度预测方法,并对该研究方向的发展现状和未来趋势进行了分析展望。

http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3082.shtml

成为VIP会员查看完整内容
0
29

信息论的经典结果表明,信源信道分离编码是渐进最优的。但现代通信系统对时延、带宽等愈发敏 感,分离设计对解码具有无限计算能力这一假设难以成立。带宽有限时,相对于信源信道联合编码,分离编 码已被证明是次优的。传统的联合信源信道编码需要复杂的编码方案,相较之下,数据驱动的深度学习技术 则带来了新的设计思路。适时地对相关研究成果进行总结,有助于进一步明确深度学习方法解决信源信道联 合编码问题的方式,为研究新的研究方向提供依据。首先介绍了基于深度学习的信源压缩方案和端对端收发 信机模型,随后分析不同信源类型下的两种联合编码设计思路,最后探讨了基于深度学习的信源信道联合编 码的潜在问题和未来的工作方向。

成为VIP会员查看完整内容
0
21

近年来,随着web2.0的普及,使用图挖掘技术进行异常检测受到人们越来越多的关注.图异常检测在欺诈检测、入侵检测、虚假投票、僵尸粉丝分析等领域发挥着重要作用.本文在广泛调研国内外大量文献以及最新科研成果的基础上,按照数据表示形式将面向图的异常检测划分成静态图上的异常检测与动态图上的异常检测两大类,进一步按照异常类型将静态图上的异常分为孤立个体异常和群组异常检测两种类别,动态图上的异常分为孤立个体异常、群体异常以及事件异常三种类型.对每一类异常检测方法当前的研究进展加以介绍,对每种异常检测算法的基本思想、优缺点进行分析、对比,总结面向图的异常检测的关键技术、常用框架、应用领域、常用数据集以及性能评估方法,并对未来可能的发展趋势进行展望.

http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6100&flag=1

成为VIP会员查看完整内容
0
62

题目: 基于深度学习的主题模型研究

摘要: 主题模型作为一个发展二十余年的研究问题,一直是篇章级别文本语义理解的重要工具.主题模型善于从一组文档中抽取出若干组关键词来表达该文档集的核心思想,因而也为文本分类、信息检索、自动摘要、文本生成、情感分析等其他文本分析任务提供重要支撑.虽然基于三层贝叶斯网络的传统概率主题模型在过去十余年已被充分研究,但随着深度学习技术在自然语言处理领域的广泛应用,结合深度学习思想与方法的主题模型焕发出新的生机.研究如何整合深度学习的先进技术,构建更加准确高效的文本生成模型成为基于深度学习主题建模的主要任务.本文首先概述并对比了传统主题模型中四个经典的概率主题模型与两个稀疏约束的主题模型.接着对近几年基于深度学习的主题模型研究进展进行综述,分析其与传统模型的联系、区别与优势,并对其中的主要研究方向和进展进行归纳、分析与比较.此外,本文还介绍了主题模型常用公开数据集及评测指标.最后,总结了主题模型现有技术的特点,并分析与展望了基于深度学习的主题模型的未来发展趋势。

成为VIP会员查看完整内容
0
74

摘要: 大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。如何有效利用其中蕴含的有价值信息,以实现数据的智能化处理,已成为当前理论和应用的研究热点。针对现实普遍存在的多义性对象,数据多标签被提出并被广泛应用于数据智能化组织。近年来,深度学习在数据特征提取方面呈现出高速、高精度等优异性,使基于深度学习的多标签生成得到广泛关注。文中分五大类别总结了最新研究成果,并进一步从数据、关系类型、应用场景、适应性及实验性能方面对其进行对比和分析,最后探讨了多标签生成面临的挑战和未来的研究方向。

成为VIP会员查看完整内容
0
93
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
18+阅读 · 6月26日
专知会员服务
29+阅读 · 5月21日
专知会员服务
39+阅读 · 5月19日
专知会员服务
36+阅读 · 4月29日
专知会员服务
24+阅读 · 4月14日
专知会员服务
29+阅读 · 3月24日
专知会员服务
21+阅读 · 1月9日
专知会员服务
62+阅读 · 2020年10月27日
专知会员服务
93+阅读 · 2020年4月25日
相关资讯
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
6+阅读 · 2020年12月10日
小目标检测技术研究综述
专知
4+阅读 · 2020年12月7日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
10+阅读 · 2020年12月3日
领域知识图谱研究综述
专知
9+阅读 · 2020年8月2日
实体关系抽取方法研究综述
专知
5+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知
3+阅读 · 2020年4月25日
基于深度学习的视频目标检测综述
极市平台
10+阅读 · 2019年7月19日
基于深度学习的NLP 32页最新进展综述,190篇参考文献
人工智能学家
22+阅读 · 2018年12月4日
独家 | 基于深度学习的行人重识别研究综述
AI科技评论
10+阅读 · 2017年12月20日
相关论文
João Damião Almeida,Paul Schydlo,Atabak Dehban,José Santos-Victor
0+阅读 · 7月18日
Junior Rojas,Eftychios Sifakis,Ladislav Kavan
0+阅读 · 7月18日
Qingyu Guo,Fuzhen Zhuang,Chuan Qin,Hengshu Zhu,Xing Xie,Hui Xiong,Qing He
81+阅读 · 2020年2月28日
gym-gazebo2, a toolkit for reinforcement learning using ROS 2 and Gazebo
Nestor Gonzalez Lopez,Yue Leire Erro Nuin,Elias Barba Moral,Lander Usategui San Juan,Alejandro Solano Rueda,Víctor Mayoral Vilches,Risto Kojcev
5+阅读 · 2019年3月14日
End-to-end Speech Recognition with Word-based RNN Language Models
Takaaki Hori,Jaejin Cho,Shinji Watanabe
3+阅读 · 2018年8月8日
Andreas Kamilaris,Francesc X. Prenafeta-Boldu
9+阅读 · 2018年7月31日
Mohammadhosein Hasanbeig,Alessandro Abate,Daniel Kroening
5+阅读 · 2018年4月22日
Tianyu Yang,Antoni B. Chan
8+阅读 · 2018年3月20日
Mohammad Hossain Namaki,F A Rezaur Rahman Chowdhury,Md Rakibul Islam,Janardhan Rao Doppa,Yinghui Wu
6+阅读 · 2018年1月21日
Top