黄圣君
- 作品数：62 被引量：22H指数：2
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 样本选择方法及装置
- 一种样本选择方法及装置，属于度量学习技术领域。所述方法包括：从未标注样本集中选取n组样本对，每一组样本对包括两个样本，每一个样本包括p种模态的数据；对于每一组样本对，计算样本对包括的一个样本的每一种模态的数据和另一个样本...
- 黄圣君高能能袁坤陈伟王迪
- 文献传递
- 主动学习研究进展被引量：2
- 2022年
- 主动学习通过主动选择最有价值的样本进行标注来降低模型对训练数据的依赖。在我国发展新一代人工智能的背景下,大量学习任务面临着数据监督信息缺失、小样本问题严重和任务类型多等严峻挑战,迫切需要建立全面、高效和实用的高级主动学习方法体系。在此背景下,本文针对现有主动学习方法的局限开展了一系列研究工作。从主动学习中的“选”“标”“用”3个方面对相关工作进行总结综述。在“选”方面,提出一种结合信息量与代表性的采样方法,以及一种考虑学习难易度的样本选择方法;在“标”方面,提出一种面向视频推荐的跨模态标注方法;在“用”方面,针对实际标注任务中目标模型先验知识缺乏、大型多人标注任务“人等数据”等问题,提出了DUAL与AAL方法。最后,对主动学习未来的研究方向进行了展望。
- 唐英鹏黄圣君
- 关键词：半监督学习
- 一种基于微博的新闻事件影响力预测方法
- 本发明公开一种基于微博的新闻事件影响力预测方法，首先，获取足量新闻事件微博数据提取特征并计算影响力以训练预测模型f(x)；其次，当预测模型训练好后，根据输入的新事件关键词p与事件发生日期获取早期微博讨论数据T<Sub>p...
- 黄圣君唐英鹏
- 文献传递
- 一种基于元去噪和负学习的噪声标签识别方法
- 本发明提供了一种基于元去噪和负学习的噪声标签识别方法。该方法利用公开的已知含噪信息的数据集或手工构造的含噪数据集，训练一个或多个模型用于记录每个样本在训练过程中的元损失变化情况。进而，将样本的过程元损失及含噪标签输入到二...
- 黄圣君宗辰辰谢明昆宁鲲鹏邹博士梁栋
- 一种塑料软管生产中检测次品的方法、系统、设备及介质
- 本发明公开一种塑料软管生产中检测次品的方法、系统、设备及介质，涉及软管检测技术领域，该方法包括：获取目标塑料软管的图像；利用塑料软管检测模型对所述目标塑料软管的图像进行检测，确定所述目标塑料软管是否为次品；所述塑料软管检...
- 施慧彬沈鑫浩黄圣君刘亮蒋夏军
- 基于示范主动采样的行为克隆方法被引量：1
- 2021年
- 深度强化学习在学习过程中需要与环境进行大量的交互,训练效率低下。模仿学习通过从专家示范中学习,可以有效地应对这一挑战,但是需要收集大量的专家示范轨迹,在复杂任务中往往导致高昂的示范代价。本文提出一种基于主动学习的行为克隆算法,通过主动挑选示范起始状态来减小示范代价。该方法基于不确定性采样和不相似性采样两种策略,从状态候选集中挑选最有价值的状态作为起始状态,然后向专家查询固定长度的示范轨迹,希望从尽可能少的示范中学习出有效策略。在多个不同任务上的实验表明,本文方法可以用更少的示范轨迹进行行为克隆,降低了强化学习中的专家示范代价。
- 黄文宇黄圣君
- 关键词：模仿学习
- 一种基于双重主动查询的标签带噪图像学习方法
- 本发明公开了一种基于双重主动查询的标签带噪图像学习方法，其包括步骤：搭建深度卷积神经网络分类器及噪声转移矩阵，在带噪数据集上预训练分类器及噪声转移矩阵；挑选图像集，获取挑选图像集的真实标签；使用挑选的图像集及真实标签更新...
- 李绍园侍野黄圣君
- 文献传递
- 一种基于主动标注的鲁棒深度图像分类模型训练方法
- 本发明公开了一种基于主动标注的鲁棒深度图像分类模型训练方法。包括：一、收集大量的无标注图像集合和少量已标注训练图像数据集合；二、对已标注图像集中的每一个图像增添噪声扰动，得到含噪标注图像集；三、将含噪标注图像集作为训练集...
- 黄圣君周慧
- 文献传递
- 一种基于强化学习和美学评估的低光图像增强方法
- 本发明公开了一种基于强化学习和美学评估的低光图像增强方法，首先生成不同光照场景下的非正常亮度图像，并基于所述非正常亮度图像构建强化学习系统的训练数据集；接着初始化强化学习系统中的训练数据集、策略网络和价值网络，基于无参考...
- 梁栋李铃黄圣君陈松灿
- 一种利用跨任务信息的数字图像自动标注方法
- 本发明公开了一种利用跨任务信息的数字图像自动标注方法。迁移学习已成功应用于图像标注任务中标注样本不足的场景。通过利用相关领域的知识，迁移学习可提高目标任务模型的效果。然而在许多图像标注场景中，难以保证辅助领域与目标任务有...
- 黄圣君潘杰
- 文献传递
