《多任務學習的研究》是依託東南大學,由張敏靈擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名:多任務學習的研究
- 項目類別:青年科學基金項目
- 項目負責人:張敏靈
- 依託單位:東南大學
- 批准號:60805022
- 申請代碼:F0603
- 負責人職稱:教授
- 研究期限:2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費:19(萬元)
《多任務學習的研究》是依託東南大學,由張敏靈擔任項目負責人的青年科學基金項目。
《多任務學習的研究》是依託東南大學,由張敏靈擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 多任務學習起源於機器學習領域對歸納偏置問題的研究,該學習範式通過對多個相關任務同時進行學習,利用任務之間傳遞的有用信息,以獲取更優的歸納偏置用於假設空間搜尋。由於多任務學習在提高學習系統泛化能力方面具有顯著的能力,該...
《面向綜合力學環境預測的回歸多任務學習研究》是依託河南師範大學,由毛文濤擔任項目負責人的聯合基金項目。項目摘要 為降低工程代價和風險,綜合力學環境預測期望從試驗數據對複雜力學環境進行預測,已成為航空航天、機械製造等複雜工業領域的關鍵工程環節。然而,如何從少量試驗數據對複雜力學環境進行準確而魯棒的預測依然是...
《基於多任務學習的高速路網交通流動態演變與預測研究》是依託北京大學,由謝昆青擔任負責人的面上項目。項目摘要 針對目前我國高速公路快速成網的現狀,從網路角度分析省級高速路網交通流的時空演變規律。基於車輛進出(收費)數據和路段線圈數據,採用多任務學習範式,深入分析和線上挖掘高速路網實時交通流數據,構建適用...
《基於多任務的線上機器學習研究》是依託西安電子科技大學,由李光夏擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 線上機器學習預測精度高、運行速度快、易於實現且節省計算資源,尤其適於處理海量及流式數據。多任務線上學習除上述優點外,還可利用任務之間的潛在聯繫進一步提高模型的預測能力,有著廣泛的用途。現有多任務...
《基於多任務稀疏特徵學習的海量圖像理解方法研究》是依託中國科學院大學,由李亮擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 作為多媒體內容分析領域的一個基本問題,海量圖像理解一直吸引著研究人員和工業界的興趣。但目前網際網路圖像存在背景複雜、類內散度高和類間差異大等問題給其帶來了巨大的挑戰。本項目擬結合深度...
《基於多任務學習的套用商店客戶識別模型研究》是依託四川大學,由朱兵擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 客戶識別模型因為其廣泛的套用背景、迫切的現實需求,正成為客戶關係管理領域的熱點研究問題。套用商店客戶識別本質上是一個高維類別不平衡的“多產品聯合客戶識別”問題,然而現有客戶識別模型主要是針對單個...
《多任務學習的理論分析與套用》是依託大連理工大學,由張超擔任醒目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 多任務學習是指在一次學習過程中同時完成多個學習任務的方法。相比於傳統的單任務學習方法,多任務學習更關注於各個任務之間的相關性,並利用此相關性以更低的運算成本得到更具泛化性的結果。儘管多任務學習方法已經...
《分散式多任務調度問題的建模與算法研究》是依託華中科技大學,由朱明富擔任項目負責人的面上項目。 項目摘要 任務調度是提高系統並行計算性能的有效手段,多任務靜態調度是它的核心問題之一,在網路環境下有著廣泛的套用。本課題以格線計算中資源管理與任務調度問題為對象,旨在探討分散式環境下有優先關係約束的任務集的...
《數字時代下用戶的多任務行為研究》。是一本2021年4月北京郵電大學出版社出版的圖書,編 著 者:劉娜 內容簡介 本書針對數字時代下的用戶多任務行為,基於體驗抽樣法、問卷測量法和行為實驗法,研究了智慧型設備多任務使用場景中的用戶需求滿足規律和行為特點,探究了問題性多任務使用行為的測量方法和行為干預手段的效果...
本項目首先立足於新型存儲系統的架構設計,以應對現有存儲架構所面臨的存儲容量、通信頻寬以及延時等挑戰;進而探索通用GPU處理器中存儲系統管理機制和運行框架的最佳化方法,以實現多任務並行化處理時對計算、存儲資源的高效共享;同時結合針對典型套用的分析,最佳化通用GPU處理器進行多任務處理時的性能和功耗。本項目的研究...
主要從事醫學影像的新儀器、新技術及活體分子成像方面的研究。帶領團隊研發的用於產生超極化氣體的“醫用氙氣體發生器”於2020年9月獲批全球首個同類醫療器械註冊證;研發的創新醫療器械——磁共振成像系統(人體肺部氣體多核磁共振成像系統)於2023年8月獲國家藥監局批准上市,該系統是這是當前全球首台獲批的可用於氣體...
本書概括了國內機器學習及其套用的最新研究進展,可供計算機、自動化、信息處理及相關專業的研究人員、教師、研究生和工程技術人員參考,也可作為人工智慧、機器學習課程的輔助內容,希望對有志於從事機器學習研究的人員有所幫助。高新波張軍平 2015年7月 目錄 稀疏學習在多任務學習中的套用龔平華張長水 1引言 2魯棒多...
在自適應與學習控制理論及套用方向,針對如何提高系統回響速度和穩態精度等問題,研究有限時間自適應控制、疊代/重複學習控制等智慧型自適應控制新方法和技術,並套用於伺服電機、吊車、飛行器、機械臂等實際系統,提升其工程實用性。在多機器人多任務調度規劃方向,針對醫院藥品/物品配送以及無人消殺過程中的機器人調度和...
殷萇茗,李峰,陳煥文,Delphi多執行緒在分散式實時多任務系統中的套用,長沙電力學院學報,Vol.15, No.1,2000.吳建華,陳煥文等,Visual C++對話框中圖形按鈕的創建及兩種實現方法的比較,長沙電力學院學報,Vol.15, No.1,2000.陳煥文等,TD方法與BP神經網路結合構造預測學習系統的算法分析與實現,中國神經網路與信號...
《國有企業治理結構與多任務溝通研究》是於文成等創作的管理學著作,首次出版於2021年6月。該書以企業社會責任的溝通策略為研究核心,在國有企業中進行了拓展性分析;基於國有企業追求經濟績效和企業社會責任的多任務需求特徵,將傳統的單一委託一代理關係拓展至多任務異質委託模型,進而從股權結構、董事會結構和管理層...
針對多任務查詢的特點,擬建立感測器網路多查詢框架體系結構,在該框架下,查詢管理器將融合後的用戶查詢通過接入點分發到網路中,節點數據經過數據融合按照一定的路由協定傳輸給用戶。為更好的完成這個過程,研究節點及系統的真實能耗模型和節點的能量預測機制,確立以網路能耗、查詢準確率、查詢反應時間為主要指標的查詢...
《多任務一體化統計複述生成技術研究》是依託哈爾濱工業大學,由劉挺擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 複述,即對同一語義的不同表達方式,是人類語言使用中的常見現象,亦是人工智慧和自然語言處理研究領域的經典課題。複述生成是指生成給定輸入句的複述句,其在自然語言處理的諸多領域皆有重要套用,但目前的研究尚存...
第7 章深度學習中的正則化 141 7.1 參數範數懲罰 142 7.1.1 L2 參數正則化 142 7.1.2 L1 正則化 144 7.2 作為約束的範數懲罰 146 7.3 正則化和欠約束問題 147 7.4 數據集增強 148 7.5 噪聲魯棒性 149 7.6 半監督學習 150 7.7 多任務學習 150 7.8 提前終止 151 7.9 ...
課題組結合生物視覺感知機理,研究三維視頻中的運動和幾何信息建立智慧型化協同特徵學習模型,提出了面向多視覺任務的格線化移動尺度不變性特徵和時空局部二值編碼特徵,以推進跨媒體多源感知數據在不同目標多任務場景下的智慧型感知套用,作為多任務協同分析的基礎。在研究深度學習網路和協同關聯模型的基礎上,定義了複雜場景下...
第8章多智慧型體多任務學習 8.1多智慧型體學習 8.1.1多智慧型體強化學習背景 8.1.2多智慧型體強化學習任務分類及算法介紹 8.1.3多智慧型體增強學習平台 8.2多任務學習 8.2.1多任務學習的背景與定義 8.2.2多任務監督學習 8.2.3其他多任務學習 8.2.4多任務學習的套用 8.3元學習 8.3.1從模型評估中學習 8...
然後我們在演化數據學習的各個領域都有所建樹,包括演化數據上的半監督學習、遷移學習、主動學習、多任務、交叉特徵學習、線上學習、核學習等。 最後,我們進行了知識梳理和總結,並在一些實際套用領域探索了成果轉化的可能性。我們提出了用於矩陣數據分類的多階多線性支持向量機並進行了實驗證明其有效性,我們提出的層次...
針對網路用戶行為特徵複雜、隱蔽性強的特點,本項目將多特徵融合的研究方法引入網路水軍深度識別中,利用從網路中獲取的真實用戶數據,在理論上重點研究通道差異化條件下的多任務學習的水軍識別模型,構建行為-內容特徵融合的水軍特徵非線性融合最佳化架構,在此架構基礎上深入研究了基於情感分析及基於跨模態兩種水軍檢測方法。
研究內容包括任務調度和功耗管理方法、感測器體系結構和關鍵實現技術。擬採用的技術路線是以多數據流的觀點採用統一的數據流處理機架構實現信號處理和環境信息分析、並採用並行硬體數據分析和查詢技術和片上網路互連等。本課題著眼於多任務情況下的功耗感知任務調度與功耗管理這一新問題,創新性地提出信息感知任務調度的概念...
除了上述理論方法,我們還將深度度量學習用在了音樂數據的相對相似性學習任務上,提出了基於度量學習的數據增廣方法以及多尺度音樂標記和場景聲音檢測網路。 在課題的第三個研究階段中,我們將已有的用於音樂特徵學習的深度學習方法用於更加廣泛的場景中,比如“雞尾酒會”問題,也就是所謂的聲源分離問題中。不同於以往...
研究方向 計算機視覺,機器學習,多媒體計算,醫學與遙感圖像處理 主要成就 研究方向為計算機視覺與機器學習,研究內容包括自然圖像、醫學與遙感圖像。當前研究興趣包括面向通用機器視覺感知的多任務學習,小樣本學習,自監督/半監督學習等。在國際重要學術期刊與會議發表論文50餘篇,多數發表在計算機視覺、機器學習等領域頂...
基於傳統機器學習的自然語言處理技術 自然語言處理可將處理任務進行分類,形成多個子任務,傳統的機械學習方法可利用SVM(支持向量機模型)、Markov(馬爾科夫模型)、CRF(條件隨機場模型)等方法對自然語言中多個子任務進行處理,進一步提高處理結果的精度。但是,從實際套用效果上來看,仍存在著以下不足:(1)傳統機器...