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基于异构系统的多级并行稀疏张量向量乘算法 被引量：1
1
作者 陈玥丹 肖国庆 +3 位作者 阳王东 金纪勇 龙军 李肯立 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期441-455,共15页
张量在许多实际应用中被用来表示大规模、多源、高维、多模态的数据.稀疏张量分解作为挖掘数据中隐藏信息的有效方法之一,已被广泛应用于机器学习、文本分析、生物医疗等研究领域中.稀疏张量向量乘(Sparse Tensor-VectorMultiplication,... 张量在许多实际应用中被用来表示大规模、多源、高维、多模态的数据.稀疏张量分解作为挖掘数据中隐藏信息的有效方法之一,已被广泛应用于机器学习、文本分析、生物医疗等研究领域中.稀疏张量向量乘(Sparse Tensor-VectorMultiplication,SpTV)是张量分解中最基础、耗时最多的运算之一.为加速大数据和人工智能相关应用的运行效率,本文提出了基于CPU-GPU异构结构的多级并行SpTV加速算法.首先,为了将SpTV运算映射到混合、多级并行的分布式CPU-GPU异构多/众核构架,本文设计了一种多维并行SpTV划分方法,采用面向节点级并行的N-1维张量划分和面向GPU线程级并行的矩阵划分,充分利用计算节点间和节点内的多级并行计算能力.其次,设计了一种基于稀疏张量纤维的压缩存储格式,压缩稀疏张量的内存占用,优化SpTV运算的计算和访存模式.最后,提出了基于多流并行的异构高效SpTV算法,进一步设计了稀疏张量的细粒度划分方法、多流并行运行机制和基于张量块排序的多流并行优化技术,实现了SpTV运算中通信开销和计算开销的相互重叠与隐藏.实验结果表明,与相关工作aeSpTV相比,所提出的SpTV算法在所有测试数据集上最高能够获得3.28倍的加速比. 展开更多
关键词 CPU-GPU 异构并行计算 多级并行 稀疏张量 张量运算
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基于重构对比的广义零样本图像分类 被引量：2
2
作者 许睿 邵帅 +3 位作者 曹维佳 刘宝弟 陶大鹏 刘伟锋 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期1078-1088,共11页
广义零样本图像分类中常使用生成模型重构视觉信息或语义信息用于再进一步学习.然而,基于变分自编码器的方法对重构样本利用不够充分,表示性能欠缺.因此,文中提出基于重构对比的广义零样本图像分类模型.首先,使用两个变分自编码器将视... 广义零样本图像分类中常使用生成模型重构视觉信息或语义信息用于再进一步学习.然而,基于变分自编码器的方法对重构样本利用不够充分,表示性能欠缺.因此,文中提出基于重构对比的广义零样本图像分类模型.首先,使用两个变分自编码器将视觉信息和语义信息编码为同维度的低维隐向量,再将隐向量分别解码到两种模态.然后,使用投影模块投影视觉信息与语义模态的隐向量重构的视觉模态信息.最后,对投影后的特征进行重构对比学习.在保持变分自编码器重构性能的基础上增强编码器重构的判别性能,提高预训练特征在广义零样本图像分类任务上的应用能力.在4个标准数据集上的实验证实文中模型的有效性. 展开更多
关键词 广义零样本图像分类 变分自编码器 对比学习 语义信息 视觉信息
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结合视觉显著性与注意力机制的低光照图像增强 被引量：11
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作者 尚晓可 安南 +2 位作者 尚敬捷 张韶岷 丁鼐 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期602-613,共12页
低光照图像增强是解决低光照环境下各种视觉分析任务的基础和核心步骤,但现有主流方法由于普遍未能对结构信息进行有效刻画,往往存在曝光不均衡、颜色失真等问题.针对上述问题,文中提出结合视觉显著性与注意力机制的低光照图像增强方法... 低光照图像增强是解决低光照环境下各种视觉分析任务的基础和核心步骤,但现有主流方法由于普遍未能对结构信息进行有效刻画,往往存在曝光不均衡、颜色失真等问题.针对上述问题,文中提出结合视觉显著性与注意力机制的低光照图像增强方法.首先,构建基于注意力机制的低光照图像增强网络,在引入注意力机制的同时考虑局部细节和全局信息,正确刻画增强结果中的颜色信息.再遵循由粗到细的逐步优化理念,设计渐进式注意力机制,将增强过程分阶段细化,实现精细化建设.然后,引入显著性引导的特征融合,增强网络对图像中显著性目标的感知能力,从更符合视觉认知需求的角度提升对于结构信息的表达,有效避免产生噪声/伪影等问题.实验表明,文中方法有效解决现有工作存在的曝光不足与颜色失真等问题,性能较优. 展开更多
关键词 低光照图像增强 注意力机制 视觉显著性 目标检测
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触觉二维图像识别中2D-3D空间信息转换的认知机制 被引量：1
4
作者 覃缨惠 於文苑 +1 位作者 傅小兰 刘烨 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第8期1804-1817,共14页
可触摸的触觉二维图像是视觉障碍人群获取图像信息的重要方式。目前大多数触觉二维图像都是直接由视觉二维图像转化为的可触摸线条图。在视觉二维图像中,通常运用透视和视角等视觉原理将三维空间关系转换为二维平面关系。视觉系统经过... 可触摸的触觉二维图像是视觉障碍人群获取图像信息的重要方式。目前大多数触觉二维图像都是直接由视觉二维图像转化为的可触摸线条图。在视觉二维图像中,通常运用透视和视角等视觉原理将三维空间关系转换为二维平面关系。视觉系统经过长期大量知觉学习,习得了这种二维到三维的映射关系。但是触觉识别二维图像时,触觉系统如何建立二维平面与三维空间的映射,目前尚有待进一步的研究。影响触觉识别二维图像中二维−三维空间信息转换的视觉因素主要有透视、视角、遮挡、纹理梯度和镂空,直接将视觉二维图像转化为的触觉二维图像时,图像中包含的上述视觉因素通常会干扰触觉识别。结合已有研究,试图提出“双表象加工模型”来解释触摸二维图像时二维到三维空间信息转换的认知机制。该模型认为触觉识别二维图像依赖于两个表象系统的整合,即物体表象系统(涉及物体的大小、形状和纹理)与空间表象系统(涉及物体的空间关系、透视和视角)。两种表象系统的信息最终进行整合,在物体表象和空间表象成功匹配的基础上建立二维图像与三维空间之间的映射,通达长时记忆中的三维物体表征。双表象加工模型将有助于我们深入认识触知觉的认知机制,也将为触觉二维图像的设计提供理论依据。 展开更多
关键词 触觉 二维图像 触觉识别 透视 视角
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语言认知与语言计算--人与机器的语言理解 被引量：6
5
作者 王少楠 丁鼐 +2 位作者 林楠 张家俊 宗成庆 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期1748-1774,共27页
语言理解是认知科学和计算机科学交叉领域共同关心的问题,但两个学科在选择具体研究问题时却十分不同.认知科学领域的研究侧重解析大脑的工作机制,更多地关注于描述大脑对语言的响应,缺乏对大脑语言功能整体化、系统化的研究,而计算机... 语言理解是认知科学和计算机科学交叉领域共同关心的问题,但两个学科在选择具体研究问题时却十分不同.认知科学领域的研究侧重解析大脑的工作机制,更多地关注于描述大脑对语言的响应,缺乏对大脑语言功能整体化、系统化的研究,而计算机科学家在选择研究问题时重点关注实际应用效能,往往忽略了对语言最本质规律的研究.那么,如何实现两种思路的交叉融合,为智能语言计算模型的构建和语言认知机理的研究带来新的机遇和启发呢?本文首先简要回顾了认知科学和计算机科学在语言理解方向上的研究问题、发展历程和研究方法,重点阐述研究现状和面临的挑战,之后对比认知科学和计算机科学领域对于语言理解问题的主要观点,分析两者之间的异同.最后对现有语言认知和语言计算两个领域的交叉融合方法进行归纳和总结,并对未来发展趋势予以展望. 展开更多
关键词 语言认知 语言计算 人的语言理解 机器的语言理解 交叉研究
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