二分图的无关分解及其在覆盖问题中的应用

为了大容量存贮器制造过程中因缺陷而造成成品率低的问题，或并行阵列中的容错重组问题，一般采用冗余修复的方法，该问题可以归结为对二分图的覆盖，且该问题属于ＮＰ完全问题。     

基于骨架约束的人体轮廓图像变形算法

经典的基于控制点的移动最小二乘变形方法,没有考虑到图像变形过程中图像的拓扑结构,导致变形效果脱离现实人体轮廓结构,变得夸张且不符合常理.而骨架刚好能完整地保留图像轮廓的拓扑结构.提出一种在变形过程中加入骨架约束的变形算法,通过推导计算得到一个约束系数,使每一个像素点的移动相对于骨架存在一个约束,从而达到真实有效的变形....     

带有半渐进式分层提取机制的轻量化多任务模型

多任务学习目前广泛被应用于各大领域,然而大部分效果较佳的模型都有着复杂的网络层级和架构,导致这些多任务学习模型很难被应用于资源有限的设备上,例如：经费有限但是人口基数大的国家或地区进行人口普查预测、便携设备的翻译等任务。为解决这一问题,提出半渐进式分层提取的轻量化多任务模型。模型首先通过对顶层任务独有的专家模块进行剪枝,将原先负责提取每个独立任务深层信息的工作交由每个任务的塔层模块进行。这一做法使得模型既能轻量化,同时也保留了将任务共享参数和任务独有参数分离及分层次提取信息的特点。为了弥补剪枝后模型性能及准确率上的下降,参考不确定性对损失加权的思想,引入动态联合损失进行优化,使得模型可以不断预测任务之间重要性对每个任务的损失进行权值调整。同时,也对部分超参数进行调优。通过模型在公共数据集UCI人口普查-收入数据集上的评估,最终证明模型有着与轻量化之前不分上下的性能。     

藏经典文献中多样性字体计算机表达的方法研究

藏文有一千多年的历史,流传下来大量经典文献。计算机生成统一的字体之后,这些文献成为可编辑、共享电子文档。计算机字体的使用,丢失了原版文献中具有文化背景和历史意义的特色字体,丧失了字体的多样性和字形的美感。基于此,提出了一种多样性字体计算机表达的方法,实现了文献中多样性字体计算机表达,还原原版文献中字体的多样性和离散性,生成具有多样性和离散性字体的藏文经典文献文档。     

基于多门混合专家网络的情感分析与文本摘要多任务模型

在目前机器学习应用场景中，大多数方法仍然专注于孤立地学习单个任务，即为每个任务建立一个单独的模型。然而许多现实问题需要多模态的方法来解决，因此需要采用多任务模型。目前多门混合专家网络MMoE在多任务领域取得了不错的效果，然而在针对特定领域的学习仍然存在没有专注于独立任务的信息学习、学习任务之间联系能力不足的问题。为此，文中在多门混合网络专家模型上针对情感分析和文本摘要这一特定领域进行了优化，采用基于解码器的架构针对MMoE的架构进行重构；为解决重新设计架构带来的数据格式和流向变化的问题，同时增加针对任务独有信息的学习，设计了新的门控制网络架构；基于情感分析与文本摘要互助理论，提出两种门控制网络权值修改机制，并通过实验选择性能最佳的机制和参数。最后通过改进前后的性能对比和消融实验，证明了在情感分析和文本摘要领域，所提模型有着更优于MMoE的性能，并且每个优化都对模型性能提升有所贡献。