BES003H现货接近开关上海秉铭BES M08MI-PSC20B-BP03智能问答是知识的一种表现形式,知识是人类宝贵的财富,所以研究智能问答对于人类知识的提取与运用有着重要意义,让机器明白的比人类更多,回答的更准确,这是智能问答研究者的共同目标。但是智能问答领域还不是特别成熟,很多人想当然的把科幻水平误认为是当今的发展水平,所以要提高智能问答系统的准确率,让机器更智能,回答的问题更接近于人类甚至超越人类的水平,让人类对机器的回答更满意在图像处理领域中,图像风格迁移是一种借助计算机技术来处理图像的色彩、轮廓、线条等信息来改变图像效果的技术。近年来随着机器学习的发展,使用深度神经网络来进行图像风格迁移取得了良好的效果。但传统的图像风格迁移方法,还存在着风格表现不够明显、内容和风格分离不够清晰、对高分辨率的图片细节表现不好、对低分辨率的图片出现伪影等问题。本文基于深度神经网络,在研究现有网络的基础上,在图像处理领域的图像风格迁移方面设计了两种新的网络,让图像进行风格迁移后的表现效果更好的主要工作包含三个方面:本文在基于用VGG网络提取特征的风格迁移转换网络的基础上加入一个判别器和一个转换块,设计了一种新的模型、提出了新的损失函数来改进原网络。将判别器和转坏块组成的网络加入到深度神经网络中的生成网络的参数训练过程中,让生成网络的参数向更优良的风格迁移效果的方向优化,得到更好的风格迁移模型,从而生成风格化效果更好的风格迁移转换结果。本文基于Artsiom等人提出了基于编码-的模型,设计了一个新的风格迁移模型,提出一种新的风格编码器,将原先的单一编码器增加为新的内容编码器和风格编码器。风格编码器提取的风格特征,可以让生成器感知到图片风格的变化,生成的图片风格更加一致逼真。并且,以前的方法一般只能用一张风格图片进行训练,此模型可以同时提取多张风格图像,综合他们的风格特点进行迁移。的改进模型中,提出四种改进后的损失函数,通过加入风格编码器、来使损失函数更加准确,四种损失函数分别是条件对抗损失,重建损失,内容损失和风格损失,用以在训练中对模型进行矫正。并且在判别风格迁移效果的时候,不仅定性地采用不同的对比试验,以人类的审美为基础进行判定,同时采用定量的方法,引入计算风格迁移欺骗率等方法给出客观的评判标准

BES003H现货接近开关上海秉铭BES M08MI-PSC20B-BP03自动问答技术就给医患沟通带来很大帮助。基于深度学习的生成式问答系统一般使用序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)框架搭建问答模型,但是该模型无法充分利用相关情景下的文本信息,生成的一些回答较为简单。为使模型生成的回复更加丰富,本文采用一种将医疗背景信息与Seq2Seq问答模型相结合的新型导医台问答模型。论文首先研究了中文语料预处理技术以及中文词向量表达形式与训练方法,采用了word2vec训练工具训练分布式词向量,相比稀疏词向量表示方法降低了词向量维度,减少了网络的计算量。其次,对结合Attention机制的Seq2Seq问答模型进行研究,模型中分别使用多种循环神经网络作为编码器与对比多组实验,选择模型训练效果的网络作为问答模型的编。然后,为了提高问答模型生成回复的准确率与多样性,在Seq2Seq问答模型的基础上增加了医学背景信息模型。将Seq2Seq问答模型作为预训练模型,增加背景信息后进行再训练,使得模型不仅与问答语句有关也充分学习了背景信息的特征,生成的回复更加丰富真人化。后,由于传统的问答模型评价指标没有涉及句子的语义层次,与人工评价指标具有差异,因此本文采用一种相关性与相似性综合评价指标(RSEB)。该评价指标结合生成回复与参考回复之间相似度以及生成回复与问题之间相关度,对模型回复语句进行综合评价。通过Tensorflow深度学习算法框架搭建自动问答模型,对比背景信息问答模型与Seq2Seq问答模型回复效果。实验结果表明,本文所用模型生成的回复语义更加丰富完整,质量高于传统问答模型生成的回复,因此背景信息辅助的导医台自动问答模型更适用于医院导医台.

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