BES003H現貨接近開關上海秉銘BES M08MI-PSC20B-BP03智能問答是知識的一種表現形式,知識是人類寶貴的財富,所以研究智能問答對于人類知識的提取與運用有著重要意義,讓機器明白的比人類更多,回答的更準確,這是智能問答研究者的共同目標。但是智能問答領域還不是特別成熟,很多人想當然的把科幻水平誤認為是當今的發展水平,所以要提高智能問答系統的準確率,讓機器更智能,回答的問題更接近于人類甚至超越人類的水平,讓人類對機器的回答更滿意在圖像處理領域中,圖像風格遷移是一種借助計算機技術來處理圖像的色彩、輪廓、線條等信息來改變圖像效果的技術。近年來隨著機器學習的發展,使用深度神經網絡來進行圖像風格遷移取得了良好的效果。但傳統的圖像風格遷移方法,還存在著風格表現不夠明顯、內容和風格分離不夠清晰、對高分辨率的圖片細節表現不好、對低分辨率的圖片出現偽影等問題。本文基于深度神經網絡,在研究現有網絡的基礎上,在圖像處理領域的圖像風格遷移方面設計了兩種新的網絡,讓圖像進行風格遷移后的表現效果更好的主要工作包含三個方面:本文在基于用VGG網絡提取特征的風格遷移轉換網絡的基礎上加入一個判別器和一個轉換塊,設計了一種新的模型、提出了新的損失函數來改進原網絡。將判別器和轉壞塊組成的網絡加入到深度神經網絡中的生成網絡的參數訓練過程中,讓生成網絡的參數向更優良的風格遷移效果的方向優化,得到更好的風格遷移模型,從而生成風格化效果更好的風格遷移轉換結果。本文基于Artsiom等人提出了基于編碼-的模型,設計了一個新的風格遷移模型,提出一種新的風格編碼器,將原先的單一編碼器增加為新的內容編碼器和風格編碼器。風格編碼器提取的風格特征,可以讓生成器感知到圖片風格的變化,生成的圖片風格更加一致逼真。并且,以前的方法一般只能用一張風格圖片進行訓練,此模型可以同時提取多張風格圖像,綜合他們的風格特點進行遷移。的改進模型中,提出四種改進后的損失函數,通過加入風格編碼器、來使損失函數更加準確,四種損失函數分別是條件對抗損失,重建損失,內容損失和風格損失,用以在訓練中對模型進行矯正。并且在判別風格遷移效果的時候,不僅定性地采用不同的對比試驗,以人類的審美為基礎進行判定,同時采用定量的方法,引入計算風格遷移欺騙率等方法給出客觀的評判標準

BES003H現貨接近開關上海秉銘BES M08MI-PSC20B-BP03自動問答技術就給醫患溝通帶來很大幫助。基于深度學習的生成式問答系統一般使用序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)框架搭建問答模型,但是該模型無法充分利用相關情景下的文本信息,生成的一些回答較為簡單。為使模型生成的回復更加豐富,本文采用一種將醫療背景信息與Seq2Seq問答模型相結合的新型導醫臺問答模型。論文首先研究了中文語料預處理技術以及中文詞向量表達形式與訓練方法,采用了word2vec訓練工具訓練分布式詞向量,相比稀疏詞向量表示方法降低了詞向量維度,減少了網絡的計算量。其次,對結合Attention機制的Seq2Seq問答模型進行研究,模型中分別使用多種循環神經網絡作為編碼器與對比多組實驗,選擇模型訓練效果的網絡作為問答模型的編。然后,為了提高問答模型生成回復的準確率與多樣性,在Seq2Seq問答模型的基礎上增加了醫學背景信息模型。將Seq2Seq問答模型作為預訓練模型,增加背景信息后進行再訓練,使得模型不僅與問答語句有關也充分學習了背景信息的特征,生成的回復更加豐富真人化。后,由于傳統的問答模型評價指標沒有涉及句子的語義層次,與人工評價指標具有差異,因此本文采用一種相關性與相似性綜合評價指標(RSEB)。該評價指標結合生成回復與參考回復之間相似度以及生成回復與問題之間相關度,對模型回復語句進行綜合評價。通過Tensorflow深度學習算法框架搭建自動問答模型,對比背景信息問答模型與Seq2Seq問答模型回復效果。實驗結果表明,本文所用模型生成的回復語義更加豐富完整,質量高于傳統問答模型生成的回復,因此背景信息輔助的導醫臺自動問答模型更適用于醫院導醫臺.

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