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。

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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。

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知识图谱以图的方式承载着结构化的人类知识。作为将知识整合进入人工智能系统的媒介, 知识图谱的研究日益流行。知识图谱在众多人工智能相关的应用上崭露头角, 例如问答系统、 信息检索、 自然语言处理、 推荐系统等。然而, 传统的深度学习不能很好地处理知识图谱这类非欧式数据。随着图神经网络的快速发展, 几何深度学习成为建模非欧式数据的重要理论。 本文以几何深度学习的视角, 以图神经网络为重点, 总结了近期基于图神经网络的知识图谱关键技术研究进展。具体地, 本文总结了知识图谱中知识获取、 知识表示、 知识推理这三个较为核心的研究领域, 并展望了未来的研究方向和前景, 探讨知识图谱在航空航天军事上的潜在应用。

http://www.aeroweaponry.avic.com/CN/abstract/abstract10635.shtml

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摘要: 深度学习的可解释性研究是人工智能、机器学习、认知心理学、逻辑学等众多学科的交叉研究课题,其在信息推送、医疗研究、金融、信息安全等领域具有重要的理论研究意义和实际应用价值.从深度学习可解释性研究起源、研究探索期、模型构建期3方面回顾了深度学习可解释性研究历史,从可视化分析、鲁棒性扰动分析、敏感性分析3方面展现了深度学习现有模型可解释性分析研究现状,从模型代理、逻辑推理、网络节点关联分析、传统机器学习模型改进4方面剖析了可解释性深度学习模型构建研究,同时对当前该领域研究存在的不足作出了分析,展示了可解释性深度学习的典型应用,并对未来可能的研究方向作出了展望.

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摘要:随着日益剧增的海量数据信息的产生以及数据挖掘算法的广泛应用,人们已经进入了大数据时代.在数据规模飞速增长的前提下,如何高效稳定的存取数据信息以及加快数据挖掘算法的执行已经成为学术界和工业界急需解决的关键问题.机器学习算法作为数据挖掘应用的核心组成部分,吸引了越来越多研究者的关注,而利用新型的软硬件手段来加速机器学习算法已经成为了目前的研究热点之一.本文主要针对基于ASIC和FPGA等硬件平台设计的机器学习加速器进行了归纳与总结.首先,本文先介绍了机器学习算法,对代表性的算法进行了分析和归纳.接下来对加速器可能的着眼点进行了列举综述,以各种机器学习硬件加速器为主要实例介绍了目前主流的加速器设计和实现,并围绕加速器结构进行简单分类和总结.最后本文对机器学习算法硬件加速这个领域进行了分析,并对目前的发展趋势做出了展望.

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虽然像CNNs这样的深度学习模型在医学图像分析方面取得了很大的成功,但是小型的医学数据集仍然是这一领域的主要瓶颈。为了解决这个问题,研究人员开始寻找现有医疗数据集之外的外部信息。传统的方法通常利用来自自然图像的信息。最近的研究利用了来自医生的领域知识,通过让网络模仿他们如何被训练,模仿他们的诊断模式,或者专注于他们特别关注的特征或领域。本文综述了将医学领域知识引入疾病诊断、病变、器官及异常检测、病变及器官分割等深度学习模型的研究进展。针对不同类型的任务,我们系统地对所使用的不同类型的医学领域知识进行了分类,并给出了相应的整合方法。最后,我们总结了挑战、未解决的问题和未来研究的方向。

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摘要: 目标检测算法应用广泛,一直是计算机视觉领域备受关注的研究热点。近年来,随着深度学习的发展,3D图像的目标检测研究取得了巨大的突破。与2D目标检测相比,3D目标检测结合了深度信息,能够提供目标的位置、方向和大小等空间场景信息,在自动驾驶和机器人领域发展迅速。文中首先对基于深度学习的2D目标检测算法进行概述;其次根据图像、激光雷达、多传感器等不同数据采集方式,分析目前具有代表性和开创性的3D目标检测算法;结合自动驾驶的应用场景,对比分析不同 3D 目标检测算法的性能、优势和局限性;最后总结了3D目标检测的应用意义以及待解决的问题,并对 3D 目标检测的发展方向和新的挑战进行了讨论和展望。

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深度学习被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和无人驾驶等领域,引领了新一轮的人工智能浪潮。然而,深度学习也被用于构建对国家安全、社会稳定和个人隐私等造成潜在威胁的技术,如近期在世界范围内引起广泛关注的深度伪造技术能够生成逼真的虚假图像及音视频内容。本文介绍了深度伪造的背景及深度伪造内容生成原理,概述和分析了针对不同类型伪造内容(图像、视频、音频等)的检测方法和数据集,最后展望了深度伪造检测和防御未来的研究方向和面临的挑战。

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自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言,实现基于语言的人机交流。计算能力的最新发展和大量语言数据的出现,增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别,特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步,数据驱动策略的应用已经非常普遍。本调查对得益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。它涵盖了核心的NLP任务和应用,并描述了深度学习方法和模型如何推进这些领域。我们进一步分析和比较不同的方法和最先进的模型。

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人机对话系统能够让机器通过人类语言与人进行交互,是人工智能领域的一项重要工作。因其在虚拟助手和社交聊天机器人等领域的商业价值而广受工业界和学术界的关注。近年来,互联网社交数据快速增长促进了数据驱动的开放领域对话系统研究,尤其是将深度学习技术应用到其中取得了突破性进展。基于深度学习的开放领域对话系统使用海量社交对话数据,通过检索或者生成的方法建立对话模型学习对话模式。将深度学习融入检索式系统中研究提高对话匹配模型的效果,将深度学习融入生成式系统中构建更高质量的生成模型,成为了基于深度学习的开放领域对话系统的主要任务。本文对近几年基于深度学习的开放领域对话系统研究进展进行综述,梳理、比较和分析主要方法,整理其中的关键问题和已有解决方案,总结评测指标,展望未来研究趋势。

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