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公开(公告)号：CN110188414B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910394490.0
申请日：2019-05-13
申请人： 山东大学
摘要： 本公开公开了一种个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱，接收多模态数据集，进行预处理；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码；训练双路径神经网络，并使用SCD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型，用于跨模态搜索。
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公开(公告)号：CN101719816A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910229781.0
申请日：2009-11-06
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种实现自适应MIMO-SCFDE系统低反馈速率的方法，包括以下步骤：(1)收端选择出可用的子信道并且确定信道矩阵的最佳秩，只有可用频域子信道上传输信息符号，然后生成子信道标识信息及信道秩信息，经由反馈信道发送给发端；(2)发端形成S个原始的等效时域数据帧，变换成等效频域符号，将该等效频域符号预编码后映射到可用频域子信道上，生成N维频域向量，再发射天线发送出去；(3)收端选出个可用频域子信道到上传输的信号，进行均衡，变换回等效时域后判决出发送信息。本发明通过选择均衡放大噪声小的频域子信道传输信息使得误比特性能不会过度恶化；采用简单的预编码矩阵来对抗MIMO信道的缺秩。
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公开(公告)号：CN115294407A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211206057.8
申请日：2022-09-30
申请人： 山东大学 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 浙江猫精人工智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N5/02
摘要： 本发明属于计算机视觉图像分类领域，为了解决识别图像类别的准确性差且不稳定的问题，提供基于预习机制知识蒸馏的模型压缩方法及系统。其中该方法包括获取图像样本并标注其标签，对学生网络进行监督训练；使得学生网络与预先训练好的教师网络进行输出对齐、特征对齐、类别中心对齐以及类别中心对比学习；计算图像样本的难度分数，动态分配不同图像样本的权重；基于监督训练、输出对齐、特征对齐、类别中心对齐及类别中心对比学习的损失函数及不同图像样本的权重，得到总损失函数；根据总损失函数来指导训练学生网络，得到训练完成的学生网络，以作为图像分类模型，用于对输入的图像进行类别分布预测。其提高了图像识别类别的准确性。
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公开(公告)号：CN117150133A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311125078.1
申请日：2023-09-01
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q30/0601
摘要： 本发明属于多模态推荐领域，提供了基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法及系统，其技术方案为：通过设计的多模态提示组件利用一个用户表示和不同的模态提示表示建模不同特定模态用户兴趣，能够有效地并且高效地学习用户兴趣，从而提高推荐系统的准确性；通过设计的困难模态增强组件能够增强在困难模态中的用户兴趣学习，确保所有模态下的用户兴趣都被很好地学习，从而提高推荐系统的准确性。
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公开(公告)号：CN115294407B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211206057.8
申请日：2022-09-30
申请人： 山东大学 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 浙江猫精人工智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N5/02
摘要： 本发明属于计算机视觉图像分类领域，为了解决识别图像类别的准确性差且不稳定的问题，提供基于预习机制知识蒸馏的模型压缩方法及系统。其中该方法包括获取图像样本并标注其标签，对学生网络进行监督训练；使得学生网络与预先训练好的教师网络进行输出对齐、特征对齐、类别中心对齐以及类别中心对比学习；计算图像样本的难度分数，动态分配不同图像样本的权重；基于监督训练、输出对齐、特征对齐、类别中心对齐及类别中心对比学习的损失函数及不同图像样本的权重，得到总损失函数；根据总损失函数来指导训练学生网络，得到训练完成的学生网络，以作为图像分类模型，用于对输入的图像进行类别分布预测。其提高了图像识别类别的准确性。
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公开(公告)号：CN110188414A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910394490.0
申请日：2019-05-13
申请人： 山东大学
摘要： 本公开公开了一种个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱，接收多模态数据集，进行预处理；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码；训练双路径神经网络，并使用SCD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型，用于跨模态搜索。
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