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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 11

代理模型 2

增材制造 2

强化学习 2

材料设计 2

深度神经网络 2

神经网络 2

结构健康监测 2

高层建筑 2

2D—3D配准 1

3D打印 1

6G 1

6G;广域覆盖信令小区;多维资源分配;深度Q网络(DQN) 1

ARM 1

CAN总线 1

CCUS 1

COVID-19 1

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深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期   页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要:

深度学习(deep learning, DL)算法驱动的数据计算时代,确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近,研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响,但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近,在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。因此有关对抗性攻击和防御技术的研究引起了机器学习和安全领域研究者越来越多的关注。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后,讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。

关键词: 机器学习     深度神经网络     对抗实例     对抗攻击     对抗防御    

神经形态计算推动深度学习应用

Chris Palmer

《工程(英文)》 2020年 第6卷 第8期   页码 854-856 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.010

深度学习中的视觉可解释性 Review

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期   页码 27-39 doi: 10.1631/FITEE.1700808

摘要: 总结了近年来在理解神经网络内部特征表达和训练一个具有中层表达可解释性的深度神经网络上的相关研究工作。虽然深度神经网络在众多人工智能任务中已有杰出表现,但神经网络中层表达的可解释性依然是该领域发展的重大瓶颈。目前,深度神经网络以低解释性的黑箱表达为代价,获取了强大的分类能力。我们认为提高神经网络中层特征表达的可解释性,可以帮助人们打破众多深度学习的发展瓶颈,比如,小数据训练,语义层面上的人机交互式训练,以及基于内在特征语义定向精准修复网络中层特征表达缺陷等难题。本文着眼于卷积神经网络,调研了:(1)网络表达可视化方法;(2)网络表达的诊断方法;(3)自动解构解释卷积神经网络的方法;(4)学习中层特征表达可解释的神经网络的方法; (5)基于网络可解释性的中层对端的深度学习算法

关键词: 人工智能;深度学习;可解释性模型    

基于内嵌物理信息深度学习模型的增材制造工艺参数及熔池尺寸预测 Article

赵明志, 韦辉亮, 茅仪铭, 张长东, 刘婷婷, 廖文和

《工程(英文)》 2023年 第23卷 第4期   页码 181-195 doi: 10.1016/j.eng.2022.09.015

摘要: 为了解决此问题,本工作融合典型实验、机理模型和深度学习研究激光PBF过程中关键参数和熔池特性的正向和逆向预测。实验提供基础数据,机理模型显著增强数据集,多层感知器(MLP)深度学习模型则根据实验和机理模型构建的数据集预测熔池尺寸和工艺参数。此外,MLP模型的预测准确率与数据集的特征密切相关,即数据集的可学习性对预测准确率有至关重要的影响。

关键词: 增材制造     熔池     模型     深度学习     学习   

基于RGBD和稀疏学习的鲁棒目标跟踪 Article

Zi-ang MA, Zhi-yu XIANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第7期   页码 989-1001 doi: 10.1631/FITEE.1601338

摘要: 随着深度传感器的普及,深度信息因其对光照变化与遮挡表现出一定的鲁棒性而被广泛应用于视觉目标跟踪算法中。本文提出了一种基于RGBD和稀疏学习的跟踪算法,从三个方面将深度信息应用到稀疏学习跟踪框架。首先将深度图像特征结合现有的基于彩色图像的视觉特征用于目标外观的鲁棒特征描述。为了适应跟踪过程中的各种遮挡情况,我们设计了一种特殊的遮挡物模板用于增广现有的超完备字典。最后,我们进一步提出了一种基于深度信息的遮挡物检测方法用于有效地指示模板更新。基于KITTI和Princeton数据集的大量实验证明了所提出算法的跟踪效果优于时下最先进的多种跟踪器,包括基于稀疏学习的跟踪以及基于RGBD的跟踪。

关键词: 目标跟踪;稀疏学习深度视角;遮挡物模板;深度图像特征    

基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法 Article

Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第1期   页码 97-106 doi: 10.1631/FITEE.1601835

摘要: 本文结合群体智能(即群体用户生成的标签)和深度学习(即数据驱动学习),提出了在命名实体消歧过程中生成区别度更高的特征方法。具体来说,通过设计一个众包模型,学习文本描述或实体所对应“众包特征”,然后利用“众包特征”对动态卷积神经网络(Dynamic convolutional neural network, DCNN)进行优化,最后用优化得到的DCNN来提取“深度众包特征”,以此来解决传统命名实体消歧算法中单独依赖手工设计特征的不足。本文所提出方法巧妙将群体认知(由众包标签反映)结合到命名实体消歧深度学习框架中。实验分析表明,当有足够多众包标签时,所提出方法优于传统手工设计特征。

关键词: 命名实体消歧;众包计算;深度学习    

基于图像的深度学习降雨强度估计方法 Article

尹航, 郑飞飞, 段焕丰, Dragan Savic, Zoran Kapelan

《工程(英文)》 2023年 第21卷 第2期   页码 162-174 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.021

摘要: 本文提出了一种基于图像的深度学习模型来估计具有高时空分辨率的城市降雨强度。

关键词: 城市洪水     降雨图像     深度学习模型     卷积神经网络(CNN)     降雨强度    

可见光波段的深度衍射神经网络 Article

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

《工程(英文)》 2021年 第7卷 第10期   页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032

摘要: justify;">基于衍射光学元件的光学深度学习在并行处理深度衍射神经网络(D2NN)是其中一项具有里程碑意义的研究工作。D2NN在太赫兹波段通过3D打印进行神经网络的物理固化。

关键词: 光计算     光学神经网络     深度学习     光学机器学习     深度衍射神经网络    

深度学习的几何学解释 Article

雷娜, 安东生, 郭洋, 苏科华, 刘世霞, 罗钟铉, 丘成桐, 顾险峰

《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期   页码 361-374 doi: 10.1016/j.eng.2019.09.010

摘要:

本文从几何角度来理解深度学习,特别是提出了生成对抗网络(GAN)的最优传输(OT)观点。自然数据集具有内在的模式,该模式可被概括为流形分布原理,即同一类高维数据分布于低维流形附近。GAN主要完成流形学习和概率分布变换两项任务。其中,后者可以用经典的OT方法来实现。在此基础上,我们提出了一种新的生成模型,该模型利用自编码器(AE)进行流形学习,并利用OT映射进行概率分布变换。这个AE-OT模型提升了深度学习理论的严谨性和透明性、提高了计算的稳定性和效率,尤其是避免了模式崩溃问题。实验结果验证了我们的假设,并充分展示了我们提出的AE-OT模型的优点。

关键词: 生成,对抗,深度学习,最优传输,模式崩溃    

深度学习驱动的智能电网调度:综述 Review Article

黄刚1,吴飞2,郭创新3

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第5期   页码 763-776 doi: 10.1631/FITEE.2000719

摘要: 近年来,以深度学习为代表的人工智能方法在不少领域取得巨大成功,因此深度学习也被电气工程领域寄予厚望,国内外研究者开始重新思考智能电网的调度决策问题。本文即从深度学习这一角度对智能电网调度决策相关研究进行综述,旨在促进智能电网领域发展的同时促进人工智能生态的发展。

关键词: 人工智能;深度学习;电力调度;智能电网    

基于深度序列特征学习的临床感染性角膜炎图像分类 Article

许叶圣, 孔鸣, 谢文加, 段润平, 方钲清, 林宇萧, 朱强, 汤斯亮, 吴飞, 姚玉峰

《工程(英文)》 2021年 第7卷 第7期   页码 1002-1010 doi: 10.1016/j.eng.2020.04.012

摘要: 本文提出了一种深度序列特征学习模型,该模型能够通过对临床图像的分类高效地鉴别不同的感染性角膜炎。通过比较,我们提出的深度序列特征学习模型在120张图像的测试集上的准确率能够达到80%,远高于421位眼科医生所能达到的平均水平[(49.27 ± 11.5)]%。

关键词: 深度学习     角膜病     序列特征     机器学习     长短时记忆    

基于频域深度学习的混凝土桥面裂缝实时检测 Article

Qianyun Zhang,Kaveh Barri,Saeed K. Babanajad,Amir H. Alavi

《工程(英文)》 2021年 第7卷 第12期   页码 1786-1796 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.026

摘要: 与现有的深度学习方法相比,本文所提出的1D-CNN-LSTM算法在准确度与计算时间等方面均有卓越的表现。可以预见,1D-CNN-LSTM算法的快速运行使其在实时裂缝检测领域必将大有可为。

关键词: 裂缝检测     混凝土桥面     深度学习     实时检测    

深度学习与工业互联网安全:应用与挑战

杨晨,马瑞成,王雨石,翟岩龙,祝烈煌

《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期   页码 95-103 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.013

摘要:

工业互联网安全是制造强国和网络强国建设的基石,深度学习因其具有表达能力强、适应性好、可移植性高等优点而可支持“智能自主式”工业互联网安全体系与方法构建,因此促进深度学习与工业互联网安全的融合创新具有鲜明价值。本文从产业宏观、安全技术、深度学习系统等角度全面分析了发展需求,从设备层、控制层、网络层、应用层、数据层的角度剖析了深度学习应用于工业互联网安全的发展现状;阐述了工业互联网深度学习应用在模型训练、模型预测方面的安全挑战,前瞻研判了未来研究的重点方向,如深度神经网络可解释性、样本收集和计算成本、样本集不均衡、模型结果可靠性、可用性与安全性平衡等。

关键词: 工业互联网安全     物联网安全     深度学习     数据安全    

人在回路的深度强化学习算法及其在自动驾驶智能决策中的应用 Article

吴京达, 黄志宇, 胡中旭, 吕辰

《工程(英文)》 2023年 第21卷 第2期   页码 75-91 doi: 10.1016/j.eng.2022.05.017

摘要:

由于机器学习智能和能力有限,它目前仍无法处理各种情况,因此不能在现实应用中完全取代人类。因为人类在复杂场景中表现出稳健性和适应性,所以将人类引入人工智能(AI)的训练回路并利用人类智能进一步提升机器学习算法变得至关重要。本研究开发了一种基于实时人类指导(Hug)的深度强化学习
(DRL)方法,用于端到端自动驾驶案例中的策略训练。本研究通过40 名受试者的人在回路实验对开发的方法进行了验证,并与其他最先进的学习方法进行了比较。

关键词: 人在回路AI     深度强化学习     人类指导     自动驾驶    

机器学习视角下的城市建模计算机图形方法综述 Review Article

冯天1,范非易2,Tomasz BEDNARZ3,4

《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第7期   页码 915-925 doi: 10.1631/FITEE.2000141

摘要: 同时,人工智能的蓬勃发展激励人们充分利用机器学习以改进现有解决方案。本文回顾了2010至2019年间发表的文献,对计算机图形领域中使用机器学习的城市建模方法进行综述。本文可作为机器学习视角下城市建模研究现状的概述。

关键词: 城市建模;计算机图形学;机器学习深度学习    

标题 作者 时间 类型 操作

深度学习中的对抗性攻击和防御

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

期刊论文

神经形态计算推动深度学习应用

Chris Palmer

期刊论文

深度学习中的视觉可解释性

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

期刊论文

基于内嵌物理信息深度学习模型的增材制造工艺参数及熔池尺寸预测

赵明志, 韦辉亮, 茅仪铭, 张长东, 刘婷婷, 廖文和

期刊论文

基于RGBD和稀疏学习的鲁棒目标跟踪

Zi-ang MA, Zhi-yu XIANG

期刊论文

基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法

Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG

期刊论文

基于图像的深度学习降雨强度估计方法

尹航, 郑飞飞, 段焕丰, Dragan Savic, Zoran Kapelan

期刊论文

可见光波段的深度衍射神经网络

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

期刊论文

深度学习的几何学解释

雷娜, 安东生, 郭洋, 苏科华, 刘世霞, 罗钟铉, 丘成桐, 顾险峰

期刊论文

深度学习驱动的智能电网调度:综述

黄刚1,吴飞2,郭创新3

期刊论文

基于深度序列特征学习的临床感染性角膜炎图像分类

许叶圣, 孔鸣, 谢文加, 段润平, 方钲清, 林宇萧, 朱强, 汤斯亮, 吴飞, 姚玉峰

期刊论文

基于频域深度学习的混凝土桥面裂缝实时检测

Qianyun Zhang,Kaveh Barri,Saeed K. Babanajad,Amir H. Alavi

期刊论文

深度学习与工业互联网安全:应用与挑战

杨晨,马瑞成,王雨石,翟岩龙,祝烈煌

期刊论文

人在回路的深度强化学习算法及其在自动驾驶智能决策中的应用

吴京达, 黄志宇, 胡中旭, 吕辰

期刊论文

机器学习视角下的城市建模计算机图形方法综述

冯天1,范非易2,Tomasz BEDNARZ3,4

期刊论文