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- [发明专利]一种深度神经网络的贝叶斯结构学习方法及装置-CN201910912494.3有效
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朱军;邓志杰;张钹
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清华大学
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2019-09-25
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2021-08-10
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G06K9/62
- 本发明实施例提供一种深度神经网络的贝叶斯结构学习方法及装置。所述方法包括构建一个包括多个内部结构相同的学习单元的深度神经网络，各学习单元含有若干隐层，隐层间包括复数种计算单元，网络结构为各计算单元的相对权重，并采用参数化的变分分布来建模网络结构；提取训练子集，采用重参数化过程采样网络结构；计算证据下界；若证据下界的变化超过损失阈值，则优化网络结构和网络权重，并开始新训练。本发明实施例通过构建包括多个具有相同内部结构的学习单元的深度神经网络，通过训练集对所述学习单元中各隐层间各计算单元的相对权重进行训练，以得到优化的网络结构，从而为深度神经网络的预测性能和预测不确定性带来了全面提升。
- 一种深度神经网络贝叶斯结构学习方法装置
- [发明专利]应用于图像检索的半监督哈希学习方法及装置-CN201910022866.5有效
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张世枫;李建民;张钹
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清华大学
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2019-01-10
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2021-03-12
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G06F16/51
- 本公开涉及应用于图像检索的半监督哈希学习方法及装置，所述方法包括：将样本数据输入教师函数进行处理，得到教师函数输出哈希码，将样本数据输入学生函数进行处理，得到学生函数输出哈希码；根据样本数据、教师函数输出哈希码和学生函数输出哈希码确定学生函数的损失；向学生函数反向传播损失的梯度，以调整学生函数的参数，完成学生函数的一次训练；根据调整后的学生函数的参数和待调整的所述教师函数的参数，确定调整后的教师函数的参数，完成教师函数的一次训练。本公开实施例可以使用少数有标注样本数据和大量无标注样本数据进行训练。教师函数和学生函数进行联合训练得到的教师函数和学生函数可以用于高效、准确地得到数据的哈希码，以用于更加高效的检索。
- 应用于图像检索监督学习方法装置
- [发明专利]深度哈希学习方法及装置-CN201810437773.4有效
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张世枫;李建民;张钹
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清华大学
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2018-05-09
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2020-04-14
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G06N3/08
- 本公开涉及一种深度哈希学习方法及装置，所述方法应用于深度哈希神经网络，所述方法包括：获取训练数据、训练数据的语义标签、分类全连接层输出向量、哈希层输出向量和聚类向量全连接层参数向量；利用训练数据、训练数据的语义标签、分类全连接层输出向量、哈希层输出向量和聚类向量全连接层参数向量，计算一元哈希损失函数、分类损失函数和量化错误函数；根据一元哈希损失函数、分类损失函数和所述量化错误函数，计算整体损失函数；将整体损失函数输入深度哈希神经网络中进行反向传播；训练反向传播后的深度哈希神经网络，得到哈希函数。本公开实施例提供的深度哈希学习方法，能够提高训练速度，同时提高哈希函数的性能。
- 深度学习方法装置
- [发明专利]基于噪声扰动的测试数据预测方法-CN201410140690.0有效
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陈宁;朱军;陈键飞;张钹
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清华大学
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2014-04-09
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2017-02-15
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G06F19/00
- 本发明涉及一种基于噪声扰动的测试数据预测方法，包括以下步骤S1、对测试数据进行预处理，提取测试数据的特征并进行归一化处理；S2、根据测试数据的特征建立预测模型；S3、对预测模型进行参数求解；S4、利用求解后的预测模型对测试数据进行预测；步骤S3包括选取预测模型的损失函数、将最小化预测模型的损失函数的期望设置为目标函数、计算损失函数的变分上界、优化目标函数及使用迭代复加权最小二乘法以求解目标函数。通过采用本发明所公开的基于噪声扰动的测试数据预测方法，运用数据增广方法解决了铰链损失函数以及罗杰斯特损失函数在扰动分布下的期望很难计算的问题，为噪声扰动模型学习方法提供了高效、准确的预测模型。
- 基于噪声扰动测试数据预测方法
- [发明专利]一种罗杰斯特‑正态模型话题提取方法-CN201410056958.2有效
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朱军;陈键飞;王紫;张钹
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清华大学
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2014-02-19
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2017-02-15
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G06F17/30
- 本发明提供了一种罗杰斯特‑正态模型话题提取方法，包括S1参数服务器将计数矩阵分布式存储在计算节点上，将训练集中的所有文档分发给计算节点；S2对文档中的每个单词对应的话题进行吉布斯采样；S3采样本文档的特征向量；S4计算本节点中每个文档的特征向量的和、平方和及均值和协方差所服从的后验分布，从后验分布中采样每个文档的特征向量的均值和协方差；S5判断迭代次数是否到预定常数，如果是，则停止迭代，执行S6，否则迭代次数加1，执行S2、S3、S4；S6对本计算节点的文档依次执行S2、S3，对S3中所采样的特征向量做软最大值变换，输出本计算节点中的每个文档中每个话题占该文档的比例。通过该方法，能够提高话题提取的速度。
- 一种罗杰斯特模型话题提取方法
- [发明专利]整体式法兰闸阀-CN201410255979.7在审
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张小伟;张钹;王昭顺;宋威;方淼
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盐城神华机械制造有限公司
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2014-06-11
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2016-01-06
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F16K3/36
- 本发明公开一种整体式法兰闸阀。传统整体式法兰闸阀中阀杆与闸板接触部位磨损严重，缩短了整体式法兰闸阀的使用寿命。本发明包括阀体、阀盖、闸板，该阀盖内设有一端连接闸板、另一端伸出阀盖外露的阀杆，在阀杆的外露端设有传动连接的手轮；在阀杆内部设有连接通道，该连接通道从阀杆与阀盖接触部位延伸至阀杆与闸板接触部位；在阀杆与阀体两端分别设有法兰，该法兰定位安装在阀体端部，并由转接头作连接固定。本发明通过连接通道的结构设计，为阀盖与闸板之间提供了一条油路，使阀杆与闸板接触部位保持润滑，既利用了多余的机油，又解决了阀杆与闸板接触部位磨损严重的问题，延长了整体式法兰闸阀的使用寿命。
- 整体法兰闸阀
- [发明专利]基于广义关系隐话题模型的关系网络链接预测方法-CN201310136241.4有效
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陈宁;朱军;张钹
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清华大学
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2013-04-18
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2013-07-10
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G06F19/00
- 本发明提供一种基于广义关系隐话题模型的关系网络链接预测方法,涉及计算机应用领域。包括以下步骤：S1、将文本关系网络数据进行预处理，提取词袋文本特征及文档间的链接关系；S2、根据所述词袋文本特征及文档间的链接关系，建立广义关系隐话题链接预测模型；S3、将所述广义关系隐话题链接预测模型进行训练；S4、将训练好的广义关系隐话题链接预测模型用来预测文档之间的链接关系。本发明克服了现有技术中存在的对称性关系判别函数的不合理、因关系判别函数中数据似然与损失函数两部分的不均衡以及近似推理的均值场假设所造成的链接关系预测性能不理想的缺陷，显著提高在链接关系预测、网络推荐、文本检索等任务中的实用性能。
- 基于广义关系话题模型网络链接预测方法
- [发明专利]一种网络数据安全传输方法及系统-CN200910119539.8无效
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胡振宇;张钹;孙富春;贾银高
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清华大学
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2009-03-13
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2010-09-15
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H04L29/06
- 本发明公开了一种网络数据安全传输系统，该系统包括：初始化模块，用于在通信双方建立一个网络会话，包括通信双方传输数据用的会话密钥；消息控制计数器，用于对传输消息的过程，对每个用户消息产生一个不同的消息标识；数据传输模块，用于在初始化化模块建立的会话上，利用会话密钥及消息标识在通信双方进行安全的数据传输。本发明也公开了一种网络数据安全传输方法，该方法首先建立会话连接，并调用一个理想的密钥交换协议以取得会话密钥，然后再调用一个认证加密方案对要传送的消息进行认证加密处理。本发明的网络数据安全传输方法及系统为使用认证加密方案进行网络安全传输提供了通用的方法，具有UC安全性(Universally Composable Security)。
- 一种网络数据安全传输方法系统
- [发明专利]一种基于内容的视频复制检测方法-CN200910119540.0无效
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梁颖宇;张钹;李建民;孙富春;贾银高
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清华大学
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2009-03-13
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2010-09-15
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G06K9/00
- 一种视频检测系统及方法，根据用户输入的查询视频，快速、准确地检查输入是否复制了视频数据集里某个视频的片段，并在存在复制片段的情况下输出其起止位置。该方法包括特征提取、特征匹配和融合判断三个步骤。首先提取视频帧的SURF特征，该特征在提取过程中使用积分图的优化方案，提取速度快。不同于传统的直接对各个特征点的特征向量进行匹配的方法，在特征匹配步骤采用双层匹配的方法：首先对每一关键帧中的特征向量使用bag-of-words方法，得到此关键帧的词频直方图，然后对各个关键帧的词频直方图进行索引，用于查找相匹配的关键帧对；最后对于关键帧对中的特征点进行匹配。在融合判断步骤，建立概率图模型进行PSE，利用强有力的推理方法对复制片段的存在和位置进行推导，充分利用视频的时间一致性和空间一致性，避免了传统融合方法的弊端。
- 一种基于内容视频复制检测方法
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