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深度优先局部聚合哈希
Vol.48，No.6Jun. 202 1第48卷第6期2 0 2 1年6月湖南大学学报)自然科学版)Journal of Hunan University (Natural Sciences )文章编号：1674-2974(2021 )06-0058-09 DOI ： 10.16339/ki.hdxbzkb.2021.06.009深度优先局艺B 聚合哈希龙显忠g,程成李云12(1.南京邮电大学计算机学院，江苏南京210023；2.江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，江苏南京210023)摘 要：已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征，同时，也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用，最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题，提出了一种新颖的深度监督哈希方法，称之为深度优先局部聚合哈希(DeepPriority Local Aggregated Hashing , DPLAH ). DPLAH 将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络 中，提高网络对同类数据的表达能力，并且通过在数据对之间施加不同权重，从而减少相似性 信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch 深度框架进行DPLAH 实验，使用NetVLAD 层 对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合，将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE 数据集上的图像检索实验表明，与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH 的平均准确率均值要高出11%，同时，DPLAH 的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2%.关键词：深度哈希学习；卷积神经网络；图像检索；局部聚合描述子向量中图分类号:TP391.4文献标志码:ADeep Priority Local Aggregated HashingLONG Xianzhong 1，覮，CHENG Cheng1,2,LI Yun 1,2(1. School of Computer Science & Technology ,Nanjing University of Posts and Telecommunications ,Nanjing 210023, China ;2. Key Laboratory of Jiangsu Big Data Security and Intelligent Processing ,Nanjing 210023, China )Abstract : The existing deep supervised hashing methods cannot effectively utilize the extracted convolution fea tures, but also ignore the role of the similarity information distribution between data pairs on the hash network, result ing in insufficient discrimination between the learned hash codes. In order to solve this problem, a novel deep super vised hashing method called deep priority locally aggregated hashing (DPLAH) is proposed in this paper, which em beds the vector of locally aggregated descriptors (VLAD) into the hash network, so as to improve the ability of the hashnetwork to express the similar data, and reduce the impact of similarity distribution skew on the hash network by im posing different weights on the data pairs. DPLAH experiment is carried out by using the Pytorch deep framework. Theconvolution features of the Resnet18 network model output are aggregated by using the NetVLAD layer, and the hashcoding is learned by using the aggregated features. The image retrieval experiments on the CIFAR-10 and NUS - WIDE datasets show that the mean average precision (MAP) of DPLAH is11 percentage points higher than that of* 收稿日期：2020-04-26基金项目：国家自然科学基金资助项目(61906098,61772284),National Natural Science Foundation of China(61906098, 61772284);国家重 点研发计划项目(2018YFB 1003702) , National Key Research and Development Program of China (2018YFB1003702)作者简介:龙显忠(1985—),男，河南信阳人，南京邮电大学讲师，工学博士，硕士生导师覮 通信联系人,E-mail ： *************.cn第6期龙显忠等:深度优先局部聚合哈希59non-deep hash learning algorithms using manual features and convolution neural network features,and the MAP of DPLAH is2percentage points higher than that of asymmetric deep supervised hashing method.Key words:deep Hash learning;convolutional neural network;image retrieval;vector of locally aggregated de-scriptors(VLAD)随着信息检索技术的不断发展和完善，如今人们可以利用互联网轻易获取感兴趣的数据内容，然而，信息技术的发展同时导致了数据规模的迅猛增长.面对海量的数据以及超大规模的数据集，利用最近邻搜索［1(Nearest Neighbor Search,NN)的检索技术已经无法获得理想的检索效果与可接受的检索时间.因此,近年来,近似最近邻搜索［2(Approximate Nearest Neighbor Search,ANN)变得越来越流行,它通过搜索可能相似的几个数据而不再局限于返回最相似的数据，在牺牲可接受范围的精度下提高了检索效率.作为一种广泛使用的ANN搜索技术，哈希方法(Hashing)［3］将数据转换为紧凑的二进制编码(哈希编码)表示，同时保证相似的数据对生成相似的二进制编码.利用哈希编码来表示原始数据，显著减少了数据的存储和查询开销，从而可以应对大规模数据中的检索问题.因此，哈希方法吸引了越来越多学者的关注.当前哈希方法主要分为两类：数据独立的哈希方法和数据依赖的哈希方法，这两类哈希方法的区别在于哈希函数是否需要训练数据来定义.局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)［4］作为数据独立的哈希代表，它利用独立于训练数据的随机投影作为哈希函数•相反，数据依赖哈希的哈希函数需要通过训练数据学习出来，因此，数据依赖的哈希也被称为哈希学习，数据依赖的哈希通常具有更好的性能.近年来，哈希方法的研究主要侧重于哈希学习方面.根据哈希学习过程中是否使用标签，哈希学习方法可以进一步分为：监督哈希学习和无监督哈希学习.典型的无监督哈希学习包括:谱哈希［5(Spectral Hashing,SH);迭代量化哈希［6］(Iterative Quantization, ITQ);离散图哈希［7(Discrete Graph Hashing,DGH);有序嵌入哈希［8］(Ordinal Embedding Hashing,OEH)等.无监督哈希学习方法仅使用无标签的数据来学习哈希函数，将输入的数据映射为哈希编码的形式.相反,监督哈希学习方法通过利用监督信息来学习哈希函数,由于利用了带有标签的数据,监督哈希方法往往比无监督哈希方法具有更好的准确性，本文的研究主要针对监督哈希学习方法.传统的监督哈希方法包括：核监督哈希［9］(Supervised Hashing with Kernels,KSH);潜在因子哈希［10］(Latent Factor Hashing,LFH);快速监督哈希［11］(Fast Supervised Hashing,FastH);监督离散哈希［1(Super-vised Discrete Hashing,SDH)等.随着深度学习技术的发展［13］,利用神经网络提取的特征已经逐渐替代手工特征，推动了深度监督哈希的进步.具有代表性的深度监督哈希方法包括:卷积神经网络哈希［1(Convolutional Neural Networks Hashing,CNNH);深度语义排序哈希［15］(Deep Semantic Ranking Based Hash-ing,DSRH);深度成对监督哈希［16］(Deep Pairwise-Supervised Hashing,DPSH);深度监督离散哈希［17］(Deep Supervised Discrete Hashing,DSDH);深度优先哈希［18］(Deep Priority Hashing,DPH)等.通过将特征学习和哈希编码学习(或哈希函数学习)集成到一个端到端网络中，深度监督哈希方法可以显著优于非深度监督哈希方法.到目前为止，大多数现有的深度哈希方法都采用对称策略来学习查询数据和数据集的哈希编码以及深度哈希函数.相反，非对称深度监督哈希［19］(Asymmetric Deep Supervised Hashing,ADSH)以非对称的方式处理查询数据和整个数据库数据，解决了对称方式中训练开销较大的问题，仅仅通过查询数据就可以对神经网络进行训练来学习哈希函数，整个数据库的哈希编码可以通过优化直接得到.本文的模型同样利用了ADSH的非对称训练策略.然而，现有的非对称深度监督哈希方法并没有考虑到数据之间的相似性分布对于哈希网络的影响,可能导致结果是:容易在汉明空间中保持相似关系的数据对,往往会被训练得越来越好;相反,那些难以在汉明空间中保持相似关系的数据对，往往在训练后得到的提升并不显著.同时大部分现有的深度监督哈希方法在哈希网络中没有充分有效利用提60湖南大学学报(自然科学版)2021年取到的卷积特征.本文提出了一种新的深度监督哈希方法，称为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH的贡献主要有三个方面:1)DPLAH采用非对称的方式处理查询数据和数据库数据，同时DPLAH网络会优先学习查询数据和数据库数据之间困难的数据对，从而减轻相似性分布倾斜对哈希网络的影响.2)DPLAH设计了全新的深度哈希网络，具体来说,DPLAH将局部聚合表示融入到哈希网络中，提高了哈希网络对同类数据的表达能力.同时考虑到数据的局部聚合表示对于分类任务的有效性.3)在两个大型数据集上的实验结果表明，DPLAH在实际应用中性能优越.1相关工作本节分别对哈希学习［3］、NetVLAD［20］和Focal Loss［21］进行介绍.DPLAH分别利用NetVLAD和Focal Loss提高哈希网络对同类数据的表达能力及减轻数据之间相似性分布倾斜对于哈希网络的影响. 1.1哈希学习哈希学习［3］的任务是学习查询数据和数据库数据的哈希编码表示，同时要满足原始数据之间的近邻关系与数据哈希编码之间的近邻关系相一致的条件.具体来说，利用机器学习方法将所有数据映射成{0,1}r形式的二进制编码(r表示哈希编码长度)，在原空间中不相似的数据点将被映射成不相似)即汉明距离较大)的两个二进制编码，而原空间中相似的两个数据点将被映射成相似(即汉明距离较小)的两个二进制编码.为了便于计算，大部分哈希方法学习{-1,1}r形式的哈希编码，这是因为{-1,1}r形式的哈希编码对之间的内积等于哈希编码的长度减去汉明距离的两倍，同时{-1,1}r形式的哈希编码可以容易转化为{0,1}r形式的二进制编码.图1是哈希学习的示意图.经过特征提取后的高维向量被用来表示原始图像，哈希函数h将每张图像映射成8bits的哈希编码,使原来相似的数据对(图中老虎1和老虎2)之间的哈希编码汉明距离尽可能小，原来不相似的数据对(图中大象和老虎1)之间的哈希编码汉明距离尽可能大.h（大象）=10001010h（老虎1）=01100001h（老虎2）=01100101相似度尽可能小相似度尽可能大图1哈希学习示意图Fig.1Hashing learning diagram1.2NetVLADNetVLAD的提出是用于解决端到端的场景识别问题［20(场景识别被当作一个实例检索任务),它将传统的局部聚合描述子向量(Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD［22］)结构嵌入到CNN网络中，得到了一个新的VLAD层.可以容易地将NetVLAD 使用在任意CNN结构中，利用反向传播算法进行优化，它能够有效地提高对同类别图像的表达能力，并提高分类的性能.NetVLAD的编码步骤为：利用卷积神经网络提取图像的卷积特征;利用NetVLAD层对卷积特征进行聚合操作.图2为NetVLAD层的示意图.在特征提取阶段,NetVLAD会在最后一个卷积层上裁剪卷积特征，并将其视为密集的描述符提取器，最后一个卷积层的输出是H伊W伊D映射，可以将其视为在H伊W空间位置提取的一组D维特征,该方法在实例检索和纹理识别任务［23別中都表现出了很好的效果.NetVLAD layer（KxD）x lVLADvectorh------->图2NetVLAD层示意图⑷Fig.2NetVLAD layer diagram1201NetVLAD在特征聚合阶段，利用一个新的池化层对裁剪的CNN特征进行聚合，这个新的池化层被称为NetVLAD层.NetVLAD的聚合操作公式如下：NV((，k)二移a(x)(血⑺-C((j))(1)i=1式中:血(j)和C)(j)分别表示第i个特征的第j维和第k个聚类中心的第j维；恣&)表示特征您与第k个视觉单词之间的权.NetVLAD特征聚合的输入为：NetVLAD裁剪得到的N个D维的卷积特征,K个聚第6期龙显忠等:深度优先局部聚合哈希61类中心.VLAD的特征分配方式是硬分配,即每个特征只和对应的最近邻聚类中心相关联，这种分配方式会造成较大的量化误差，并且，这种分配方式嵌入到卷积神经网络中无法进行反向传播更新参数.因此,NetVLAD采用软分配的方式进行特征分配，软分配对应的公式如下：-琢II Xi-C*II 2=—e(2)-琢II X-Ck，II2k，如果琢寅+肄,那么对于最接近的聚类中心,龟&)的值为1,其他为0.aS)可以进一步重写为：w j X i+b ka(x i)=—e-)3)w J'X i+b kk，式中:W k=2琢C k；b k=-琢||C k||2.最终的NetVLAD的聚合表示可以写为：N w；x+b kv(j，k)=移—----(x(j)-Ck(j))(4)i=1w j.X i+b k移ek，1.3Focal Loss对于目标检测方法,一般可以分为两种类型:单阶段目标检测和两阶段目标检测,通常情况下，两阶段的目标检测效果要优于单阶段的目标检测.Lin等人［21］揭示了前景和背景的极度不平衡导致了单阶段目标检测的效果无法令人满意,具体而言，容易被分类的背景虽然对应的损失很低，但由于图像中背景的比重很大,对于损失依旧有很大的贡献,从而导致收敛到不够好的一个结果.Lin等人［21］提出了Focal Loss应对这一问题，图3是对应的示意图.使用交叉爛作为目标检测中的分类损失，对于易分类的样本,它的损失虽然很低，但数据的不平衡导致大量易分类的损失之和压倒了难分类的样本损失,最终难分类的样本不能在神经网络中得到有效的训练.Focal Loss的本质是一种加权思想，权重可根据分类正确的概率p得到，利用酌可以对该权重的强度进行调整.针对非对称深度哈希方法，希望难以在汉明空间中保持相似关系的数据对优先训练,具体来说,对于DPLAH的整体训练损失，通过施加权重的方式,相对提高难以在汉明空间中保持相似关系的数据对之间的训练损失.然而深度哈希学习并不是一个分类任务,因此无法像Focal Loss一样根据分类正确的概率设计权重，哈希学习的目的是学到保相似性的哈希编码，本文最终利用数据对哈希编码的相似度作为权重的设计依据具体的权重形式将在模型部分详细介绍.正确分类的概率图3Focal Loss示意图［21】Fig.3Focal Loss diagram12112深度优先局部聚合哈希2.1基本定义DPLAH模型采用非对称的网络设计.Q={0},=1表示n张查询图像,X={X i}m1表示数据库有m张图像；查询图像和数据库图像的标签分别用Z={Z i},=1和Y ={川1表示；i=［Z i1，…,zj1,i=1，…,n;c表示类另数；如果查询图像0属于类别j,j=1，…,c;那么z”=1,否则=0.利用标签信息，可以构造图像对的相似性矩阵S沂{-1,1}"伊”,s”=1表示查询图像q,和数据库中的图像X j语义相似,S j=-1表示查询图像和数据库中的图像X j语义不相似.深度哈希方法的目标是学习查询图像和数据库中图像的哈希编码，查询图像的哈希编码用U沂{-1,1}""，表示,数据库中图像的哈希编码用B沂{-1,1}m伊r表示，其中r表示哈希编码的长度.对于DPLAH模型,它在特征提取部分采用预训练好的Resnet18网络［25］.图4为DPLAH网络的结构示意图，利用NetVLAD层聚合Resnet18网络提取到的卷积特征，哈希编码通过VLAD编码得到，由于VLAD编码在分类任务中被广泛使用，于是本文将NetVLAD层的输出作为分类任务的输入，利用图像的标签信息监督NetVLAD层对卷积特征的利用.事实上，任何一种CNN模型都能实现图像特征提取的功能，所以对于选用哪种网络进行特征学习并不是本文的重点.62湖南大学学报(自然科学版)2021年conv1图4DPLAH结构Fig.4DPLAH structure图像标签soft-max1,0,1,1,0□1,0,0,0,11,1,0,1,0---------*----------VLADVLAD core)c)l・>:i>数据库图像的哈希编码2.2DPLAH模型的目标函数为了学习可以保留查询图像与数据库图像之间相似性的哈希编码，一种常见的方法是利用相似性的监督信息S e{-1,1}n伊"、生成的哈希编码长度r,以及查询图像的哈希编码仏和数据库中图像的哈希编码b三者之间的关系[9],即最小化相似性的监督信息与哈希编码对内积之间的L损失.考虑到相似性分布的倾斜问题，本文通过施加权重来调节查询图像和数据库图像之间的损失，其公式可以表示为：min J=移移(1-w)(u T b j-rs)专,B i=1j=1s.t.U沂{-1,1}n伊r,B沂{-1,1}m伊r,W沂R n伊m(5)受FocalLoss启发,希望深度哈希网络优先训练相似性不容易保留图像对，然而Focal Loss利用图像的分类结果对损失进行调整，因此，需要重新进行设计，由于哈希学习的目的是为了保留图像在汉明空间中的相似性关系，本文利用哈希编码的余弦相似度来设计权重,其表达式为：1+。
制造资源网络协同环境下广义制造能力资源模型研究
制造资源网络协同环境下广义制造能力资源模型研究随着全球制造业的快速发展，制造企业面临着越来越多的挑战和机遇。
在这个高度竞争的市场环境中，制造企业需要通过提高自身的制造能力来确保其在市场中的竞争地位。
而制造能力的提升往往需要依赖于资源的优化配置和合理利用。
因此，研究制造资源在网络协同环境下的模型成为了当前制造业界的热点问题之一。
一、制造资源网络协同环境的背景传统的制造业模式往往是以企业为中心的垂直整合结构，企业内部的资源配置和利用相对较为封闭。
然而，随着信息技术的迅猛发展，制造资源的交互和共享变得更加容易。
在制造资源网络协同环境下，企业可以将自身的资源与其他企业进行共享，以提高资源的利用效率和降低生产成本。
二、广义制造能力资源模型的研究内容广义制造能力资源模型是研究制造企业在网络协同环境下资源配置和利用的重要模型。
它着重于研究企业如何通过合理配置和利用资源来提高制造能力，实现企业的持续竞争优势。
1. 资源分类广义制造能力资源模型将资源分为物质资源和非物质资源两大类。
物质资源包括原材料、设备、工艺等，而非物质资源则包括技术、知识、人力等。
这种分类有助于企业更加清晰地认识和掌握自身的资源状况，从而提供有效的资源配置和利用。
2. 资源配置方法资源配置是广义制造能力资源模型的核心内容之一。
在网络协同环境下，企业可以通过资源共享和协同合作来实现资源的优化配置。
例如，企业可以与供应商建立战略合作关系，共享供应链中的物流和库存资源；同时，企业也可以与其他企业进行技术合作，共同开发新的产品和工艺。
3. 制造能力评估广义制造能力资源模型研究还包括制造能力评估的内容。
通过对企业资源的配置和利用情况进行评估，可以客观地了解企业的制造能力水平。
评估的指标可以包括生产效率、产品质量、供应链响应能力等。
评估结果可以为企业制定进一步的资源优化策略提供参考。
三、广义制造能力资源模型的应用案例广义制造能力资源模型的研究已经得到了广泛的应用。
基于粒子群优化算法的网页分类技术
基于粒子群优化算法的网页分类技术
彭涛;左万利;赫枫龄;张长利
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2006(043)0z3
【摘要】粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,对训练过程中迭代产生的网页分类器进行优化组合,产生最终分类器,同时也增强了分类器的自适应性.实验结果表明,通过对迭代产生的分类器进行优化组合,以及对网页结构的划分,寻找并利用网页集中蕴藏的规律综合计算特征权值,大大提高了网页分类的正确率和F-measure值,所以这种方法是有效的、稳健的和实用的.
【总页数】6页(P33-38)
【作者】彭涛;左万利;赫枫龄;张长利
【作者单位】吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;教育部符号计算与知识工程重点实验室,长春,130012; ;
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于不完整数据集的网页分类技术 [J], 蔡崇超
2.基于向量空间模型中文农业网页分类技术研究 [J], 段园磊;张太红
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4.一种基于不完整数据集的网页分类技术 [J], 蔡崇超
5.基于结构和文本特征的网页分类技术研究 [J], 顾敏;郭庆;曹野;朱峰;顾彦慧;周俊生;曲维光
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AI大模型的计算资源需求与效率优化
AI大模型的计算资源需求与效率优化人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术在近年来得到了迅猛发展，其中大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展示了强大的能力。
然而，大模型的训练和推理需要庞大的计算资源，对于计算效率的优化成为了当前AI研究的一个重要方向。
一、计算资源需求随着模型的规模不断扩大，大模型对计算资源的需求也在不断增加。
以目前最为知名的语言模型GPT-3为例，其包含1750亿个参数，训练该模型需要庞大的计算资源和时间。
传统的CPU在处理大规模的矩阵运算时效率低下，因此训练大模型往往会选择使用GPU或者TPU等专门设计用于机器学习任务的硬件。
二、计算效率优化为了提高大模型的训练和推理效率，研究者们提出了多种优化策略。
其中一个关键的方法是稀疏模型优化，通过剪枝和量化等技术减小模型的参数规模，从而降低计算资源的需求。
此外，研究人员还提出了模型并行和数据并行等策略，将大模型分解成多个小模型进行训练，以提高计算效率。
三、多模态融合在实际的应用中，大模型通常需要同时处理多种数据类型，比如文本、图像、音频等。
为了充分利用不同数据的信息，研究人员提出了多模态融合的方法，将不同数据类型的特征进行整合，构建更加全面的模型。
这种方法可以提高模型的综合表现，并减少重复计算，进一步提高效率。
四、硬件加速除了软件层面的优化策略，硬件加速也是提高大模型计算效率的重要手段。
当前，越来越多的公司和研究机构开始研发专门用于AI任务的芯片，如谷歌的TPU、英伟达的GPU等。
这些定制化的硬件可以更好地支持大规模矩阵运算，提高大模型的计算效率。
总结起来，随着人工智能技术的不断发展，大模型的计算资源需求成为了一个重要问题。
为了提高大模型的计算效率，研究者们提出了多种优化策略，包括稀疏模型优化、模型并行和数据并行等方法。
此外，多模态融合和硬件加速也为大模型的训练和推理提供了新的思路和技术支持。
随着技术的不断进步，相信大模型的计算效率会不断提升，为更多领域的AI应用提供优质的支持。
基于深度学习的自适应网络优化研究
基于深度学习的自适应网络优化研究现代社会，云计算和大数据的快速发展，对网络优化提出了很高的要求。
网络优化的常见问题是如何在保证网络服务质量和性能的前提下降低能耗，提高网络的可靠性和安全性。
而深度学习作为当前最前沿的人工智能技术之一，它的应用为网络优化提供了新的思路。
基于深度学习的自适应网络优化研究是当前研究的热点之一。
自适应网络优化是由于网络资源的分配和变化而引起的网络性能问题，包括网络拓扑结构、传输层协议和网络流量。
自适应网络优化的基本思想是动态调整网络的性能参数，以适应网络资源变化的情况。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，可以通过学习和分析海量数据，提供自适应的网络优化解决方案。
深度学习可以应用于网络优化任务中的多个方面，如拓扑结构设计、路由优化、流控制等。
在网络拓扑结构设计中，深度学习可以通过分析网络流量的行为和趋势，提供更加适合网络需求的拓扑结构。
在路由优化中，深度学习可以通过模型学习，预测网络的拥塞状况并进行适当的调整，从而提高网络的性能。
在流控制方面，深度学习可以分析网络流量的特征，并针对性地优化网络流控制策略，以提高网络的可靠性和容错性。
深度学习所使用的神经网络可以通过多层次的抽象和分层表示，提供更加准确的网络优化方案。
深度学习还可以通过半监督学习和迁移学习等方法，利用已有数据进行有监督学习，从而加速网络优化的过程。
此外，深度学习所使用的高效训练算法和分布式处理方法，可以实现对大规模网络和海量数据的处理，并快速提供网络优化策略。
基于深度学习的自适应网络优化研究是具有挑战性的，需要解决深度学习算法在网络领域中的应用问题，如网络拓扑结构计算和协议设计等。
同时，深度学习需要大量的训练数据，这也对数据的获取和预处理提出了更高的要求。
此外，深度学习模型的运行效率和资源消耗也是需要考虑的问题。
总之，基于深度学习的自适应网络优化是一个前沿的研究领域，可以应用于各种网络的优化问题。
深度学习在网络优化领域的应用，可以为保障网络服务的质量提供了全新的思路和解决方案，是未来网络优化方向的重要研究方向。
Y网校自适应学习系统优化研究开题报告
Y网校自适应学习系统优化研究开题报告一、选题背景随着互联网的飞速发展，网络教育的应用越来越广泛，数字化教育大大拓宽了人们获取知识的途径。
在线学习平台的出现，为大家提供了更加便捷、灵活的学习方式。
然而，在线学习平台中，如何提高学习效果，全面提升学生的自学能力和成绩，以及如何解决学生学习过程中的困惑和问题，成了当前在线学习平台需要解决的重要问题。
因此，通过研究和开发自适应学习系统，有望解决上述问题，提高学习效率。
二、选题意义自适应学习，即根据学生的学习状态、需求以及学科内容的复杂度等因素，自动调整学习内容、学习方式和学习进度等，使学生更好地适应学习环境，达到更好的学习效果。
自适应学习系统能够为学生提供更加个性化的学习方式和学科内容，在提高学生兴趣和积极性的同时，还能帮助他们更好地掌握知识和技能，在学习过程中遇到难题和问题时能够得到及时的解答和指导。
因此，开发一个有效的自适应学习系统，对于提高在线学生的学习效果、促进在线教育的发展，具有极其重要的意义。
三、研究内容本研究将基于Y网校自适应学习系统平台，通过分析学生学习情况和问答历史，建立学生知识水平模型、情感倾向分析模型，收集学生对不同问题的回答及其正确率等数据，完成Y网校自适应学习系统的优化研究。
具体主要工作如下：1. 研究各类自适应学习算法的优劣，选择适合Y网校自适应学习系统的算法。
2. 分析学生学习情况和问答历史，建立学生知识水平模型，推荐适合其水平的学科内容和作业练习。
3. 分析学生在学习过程中的情感倾向，建立情感倾向分析模型，推荐适合其情感状态的学习方式和内容。
4. 对于学生提出的问题，根据问题类型和答题历史数据，提供最佳答案和解决方案，降低学生学习困难和提升学习效率。
5. 对研究结果进行分析和总结，得出结论和建议，为Y网校自适应学习系统提供优化方案。
四、研究方法本研究采用深度学习（deep learning）和自然语言处理（natural language processing）等方法，通过建立学生知识水平模型、情感倾向分析模型等，为Y网校自适应学习系统提供优化方案。
自适应网络优化的研究
自适应网络优化的研究随着互联网技术的不断发展和普及，人们对网络质量的要求不断提高。
然而，网络环境的变化和网络拓扑的复杂性使得网络优化成为了一个具有挑战性的问题。
为了提高网络的鲁棒性和性能，自适应网络优化成为了研究的重点。
一、网络优化基础网络优化（Network Optimization）指通过对网络的设计、构建和配置进行优化来提高网络的通信质量和服务质量。
网络优化包括：1.网络拓扑优化：通过改变网络拓扑结构、添加网络设备和连接线路等方式来提高网络性能。
2.流量控制优化：通过设置数据包的优先级、流量限制和负载均衡等方式来改善网络的流量控制。
3.资源利用率优化：通过优化网络资源的配置和使用来提高网络的资源利用率。
二、自适应网络优化由于网络环境的变化和网络拓扑的复杂性，传统的网络优化方法往往难以满足不同网络场景的需求。
自适应网络优化是一种基于自主学习和自我适应的网络优化方法，它能够根据网络状态和用户需求动态地调整网络的拓扑结构和服务质量。
自适应网络优化的关键技术有：1.自适应算法：自适应算法是一种能够根据网络状态和用户需求自主调整网络参数的算法。
常用的自适应算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
2.智能控制器：智能控制器是一种能够根据网络状态和用户需求动态调整网络拓扑结构和服务质量的控制器。
它能够通过学习和适应来不断改善网络性能，提高网络的自适应能力和鲁棒性。
3.贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种将随机变量和其概率分布建立关系来描述概率关系的图模型。
它能够通过学习网络数据和用户行为，推断网络拓扑结构和服务质量的概率分布，从而实现网络自适应优化。
三、自适应网络优化的应用自适应网络优化在互联网、物联网、移动通信等领域都有广泛应用。
以下是一些自适应网络优化的典型应用场景：1.互联网：自适应网络优化能够根据用户访问行为、网络拓扑和服务质量要求自主调整网站的服务器负载、流量分配和缓存管理等，提高网站访问速度和用户访问体验。
泛函分析在神经网络优化中的独特优势是什么
泛函分析在神经网络优化中的独特优势是什么在当今科技飞速发展的时代，神经网络已经成为了人工智能领域的核心技术之一，广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域。
而要使神经网络能够更高效、更准确地工作，优化是至关重要的环节。
在众多用于神经网络优化的数学工具中，泛函分析展现出了其独特的优势。
泛函分析是数学的一个重要分支，它研究的是无限维向量空间上的函数、算子和泛函的性质。
那么，它到底为神经网络优化带来了哪些独特的优势呢？首先，泛函分析为理解神经网络的结构和功能提供了深刻的理论基础。
神经网络可以看作是一个从输入空间到输出空间的映射，而这个映射可以用泛函的形式来描述。
通过泛函分析的工具，我们可以研究神经网络的连续性、可微性等性质，从而更好地理解神经网络的行为。
比如说，在研究神经网络的收敛性时，泛函分析中的不动点定理就发挥了重要作用。
不动点定理可以帮助我们确定在什么条件下，神经网络的训练过程能够收敛到一个稳定的解。
这对于确保神经网络的训练效果和可靠性具有重要意义。
其次，泛函分析中的优化理论为神经网络的训练提供了强大的方法。
在神经网络的训练中，我们的目标是找到一组最优的参数，使得网络的损失函数最小化。
这本质上是一个优化问题，而泛函分析中的凸分析、变分法等理论为解决这类优化问题提供了有力的工具。
例如，凸优化理论保证了在一定条件下，优化问题存在唯一的最优解，并且可以通过有效的算法来求解。
利用这些理论，我们可以对神经网络的损失函数进行分析，判断其是否为凸函数，从而选择合适的优化算法来提高训练效率。
再者，泛函分析有助于分析神经网络的泛化能力。
泛化能力是指神经网络在处理未曾见过的数据时的表现能力。
通过泛函分析中的函数逼近理论，我们可以研究神经网络如何逼近复杂的函数，以及在什么条件下能够具有良好的泛化性能。
另外，泛函分析中的算子理论可以用于分析神经网络中的卷积运算等操作。
卷积神经网络是目前在图像识别等领域取得巨大成功的一种神经网络结构，而卷积运算可以看作是一种特殊的算子。
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Optimizely简介（站点监测评估功能）
1.网站介绍
Optimizely简单、快速、强大，将用户对一款产品使用的不同反应变成了A/B 测试，然后进行科学的比较，借此反应用户的感受，通过这种比较找到网页优化的具体方法。
使用起来无需编码要求，只需简单点击和复制粘贴操作。
A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。
使用A/B 测试首先需要建立一个测试页面（variation page），这个页面可能在标题字体，背景颜色，措辞等方面与原有页面（control page）有所不同，然后将这两个页面以随机的方式同时推送给所有浏览用户。
接下来分别统计两个页面的用户转化率，即可清晰的了解到两种设计的优劣。
2.注意事项
该网站需要登录才能实现后续操作，登录的时候对浏览器有一定的要求，若使用不符合要求的浏览器打开该网站选择登录时，会弹出以下窗口：
即只有Chrom 5+ 、Firefox 3.5+ 、Internet Explorer 9+ 和Safari 5+才能顺利登录。
还有需要注意的就是，所统计的站点下，所有需要统计的页面都需要加入监测代码。
3.网站监测功能具体实现
实现监测功能实现分为两个部分：在所需监测的页面上添加监测代码和在上进行监测相关配置。
其具体功能实现方法分为五个步骤：第一步，在主页上输入测试的网站的URL，以东雪网站为例，输入其URL地址，点击输入栏右方的“Test it Out”按钮即可，如下图所示：
第二步，添加测试页面，对测试页面进行编辑，在Optimizely中，对于测试页面的编辑十分简单，鼠标右键点击各个页面单元，会弹出相应的编辑菜单，根据菜单可以快速进行诸如改变颜色、尺寸、字体、链接地址、更换顺序以及更换插入或者删除图片等等一系列基本的页面编辑操作，将其设置为监测目标。
与此同时，在所有需要监测的页面的head标签里添加监控代码。
编辑测试页面的页面信息：
编辑页面基本组成单元的格式信息：
把更改的页面单元设置成监测目标，用来监测用户在该页面单元上的相关行为，如下图所示：
点击页面右上方的“Implementation”按钮，即可弹出统计代码窗口，将其内容复制到所有需要监测的页面的<head>标签之后即可。
第三步，设置测试目标，点击页面右上角的“Set Up Goals”按钮，会弹出一个测试目标窗口，根据需求在上一步所设置的监测目标中进行选择，设置测试目标。
第四步，点击页面右上方的Options按钮，在下拉框中选择“Targeting”，即会弹出Targeting窗口，根据需要进行选择，设置所检测的用户群。
第五步，点击页面右上方的“Start Experiment”按钮，如果用户已经通过认证，确认缴费账户，即可开启Optimizely对目标网站的监测。
此处，由于账号未能得到认证，所以弹出以下窗口：
虽然，该网站可以免费使用一个月，但是在使用之前必须填写账号信息才能激活监测功能。
在试用期内可以取消预订，如果不取消，则会在一个月试用期之后进行收费。
4.监测的具体数据
该系统在页面监测方面的监测分为三大类：Clicks(点击)、Custom Event（键盘相关操作监测）和Page View。
在本次实验中，由于未能激活账户，所以无法获取到监测的数据，但是能够得到的具体数据还是可以确定的。
其中有原始页面和测试页面各自产生的会话数目、访客数目、会话率以及两个页面之间的比较；还有原始页面和测试页面上的所监测的基本单元的点击数目、访客数目及两者间的比较。
下图是网上找到的实例图，
5.与其他工具的比较
跟其他监测工具相比，Optimizely虽然在数据种类上远比不上其他监测工具繁多，但是却抓住了用户行为监测的核心——用户具体行为。
其亮点在于使用A/B 测试方法，在用户的实际访问活动中进行测试，其统计结果直观地反映出不同页面
的优劣。
而且在使用上，自由度较大，可以任意设置所需要追踪监测的页面单元，用户所需要进行的操作也十分简单，只需在页面中加入一行统计代码。
在Optimizely平台下，可以在保留原页面的基础上，生成测试页面，用户可以根据需求，对测试页面的任意组成单元通过简单的操作编辑修改，无需面对底层代码，得到的监测结果是原始页面和测试页面的对比数据。