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2019年10月16日 星期三

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研究所學術交流(19-8)
[發布時間:2019-06-16  閱讀次數: 134]

?2019年6月16日上午8:30,分布智能與物聯網研究所學術例會在翡翠湖科教樓a1602會議室舉辦。

本次例會有兩位同學匯報工作。史永方同學匯報的是近期的調研以及自己的想法,深度學習在故障診斷領域的應用引起了極大的反響和學術討論,但傳統的深度模型的成功很大程度上歸因于大量有標注的數據,然而在實際診斷任務中是往往出現大數據與少標注的情況。結合對抗的思想用少量帶標簽數據進行監督訓練,在生成器網絡中,為分類器提供額外的訓練樣例,迫使真實樣本在特征空間中接近,從而改進分類器的分類精度。并介紹了實驗對不同容量的數據集進行了驗證,結果表明在多組小樣本故障診斷分類中,與傳統深度模型相比具有更高診斷精度,為大數據與少標簽的故障診斷問題提供了新的解決方案。

張茜鈺同學的匯報內容是“distributed?representations?of words?and?phrases?and their compo-sitionality”,文章在提出skip-gram模型是學習高質量分布式矢量表示的有效方法,可以捕獲大量精確的句法和語義單詞關系并且提出了以下幾個改進方式,通過對頻繁單詞進行二次取樣,用分層式的softmax來代替傳統的softmax映射,并且采用負采樣的方式來獲取負例子,解決高頻詞和低頻率詞的之間的不平衡問題,通過這些改進方法可以提高向量的質量和訓練速度。同時提出skip-gram模型學習的單詞和短語表示呈現出線性結構,使得使用簡單的矢量算法進行精確的類比推理成為可能。

匯報過程中,與會老師就兩位同學報告中的內容進行了點評和下一步研究的具體工作。本次例會持續兩個小時,并在大家的熱烈討論中圓滿結束。


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