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针对现有文本分类算法处理中文数据时存在的分类精度低、参数量庞大、模型难训练等问题,对BERT算法进行了优化.BERT算法处理中文文本时无法提取词向量特征,为此提出了均匀词向量卷积模块AWC.通过在传统卷积神经网络中引入注意力机制来提取可靠词向量特征,再进一步获取到文本的局部特征,由此弥补了BERT模型无法提取词向量的缺... 相似文献
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针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测频谱图上的调制信号.相较于主流的基于深度... 相似文献
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针对传统多标签图像分类模型存在难以生成更接近相关标签的高层图像特征,以及因未能利用标签之间的视觉相关性而导致的识别精度不够高等问题,提出了一种基于空间注意力与图卷积的多标签图像分类算法.首先,利用图卷积网络学习标签邻接图特征和使用GLOVE算法,从标签序列获取的标签嵌入;其次,在高层语义信息中引入改进的空间注意力网络以... 相似文献
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