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[发明专利]基于深度双向注意力机制的文本网络信息融合嵌入方法-CN201911144528.5有效
发明人：印鉴;蓝海珊 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度双向注意力机制的文本网络信息融合嵌入方法，该方法使用两种向量表示来分别代表网络中节点的结构信息和文本信息，通过深度双向注意力机制将同个节点的结构信息和文本信息进行融合，让结构信息和文本信息进行相互选择，最后将融合得到的结构、文本注意力信息再和原始信息进行融合，作为最终的结构和文本向量表达，每一个节点的最终向量表示由学习得到的结构和文本向量相拼接得到。对于损失函数的设计，本发明在训练的时候倾向于让相邻节点具备相似的结构表达和相似的文本表达，过程中使用的数据集为zhihu、Cora和Hepth，在这三个数据集上进行关系预测。
基于深度双向注意力机制文本网络信息融合嵌入方法

[发明专利]一种基于数据增强的深度哈希行人重识别方法-CN201910927206.1在审
发明人：印鉴;蓝海珊 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于数据增强的深度哈希行人重识别方法，首先利用K‑means聚类方法对原始数据集图片进行聚类，然后分别将得到的n组聚类图片通过深度卷积生成对抗网络生成n组无标签行人图片进行数据增强，这样每组生成的图片特征上有更多地相似性。然后将原始数据集图片和生成图片一起放入深度哈希卷积神经网络中训练，用三元组损失分别拉近原始图片和生成图片中相同类行人的距离和拉开不同类行人的距离，对于生成图片，本发明还提出用均值标签平滑损失，让增强的这部分数据达到比较好的正则化效果，最后测试时将提取到的实数值特征映射为01向量，通过计算两个01向量之间的汉明距离判定行人图片的命中率，提高检索速率。
一种基于数据增强深度行人识别方法