公开(公告)号：CN116562362A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310500553.2

申请日：2023-05-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张剑 ,  钟哲华 ,  吕秋云 ,  王震

IPC: G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N5/04 ,  G06F18/214 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于混合策略博弈的对抗训练微调方法。本发明步骤如下：S1：确定预训练模型、目标数据集、训练任务；S2：微调预训练模型；S3：设计基于混合策略博弈的对抗训练微调目标函数；S4：求解混合策略博弈；S5：生成与更新对抗扰动；S6：更新模型参数；S7：训练与评估模型。本发明包括将混合策略博弈引入预训练模型进行微调的对抗训练中，用的博弈论方法‑熵镜下降法推导出纳什均衡来解决上述博弈。此外本发明还利用采样定理和随机梯度郎之万动力学采样法将该方法简化为一种性能优化的实用算法。通过本发明方法训练得到的模型在泛化性能和鲁棒性能上都可以得到提升。

公开(公告)号：CN105374063A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510653862.9

申请日：2015-10-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞俊 ,  张剑 ,  高飞

IPC: G06T13/40

CPC classification number: G06T13/40 ,  G06T2200/04

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督局部小块排列的人脸动画生成方法。本发明将人脸模型看成一个满足流形约束的三维数据顶点集，并假设待驱动的人脸小块的流形坐标和驱动后的人脸小块间相差一个局部线性变换。首先根据待驱动人脸模型的拓扑结构为每个顶点选择合适的邻域，进而构造该顶点相关的小块；然后把待驱动人脸的小块投影到流形子空间中，得到小块的流形坐标；最后利用一系列局部线性变换，根据待驱动的人脸小块的局部坐标求解驱动后的人脸小块，在此过程中利用一组已有的运动数据作为待驱动人脸相应顶点的标注数据来约束求解过程，使得待求的人脸小块能以半监督的方式求解。本方法提高了人脸驱动的准确性，改善了人脸驱动结果的视觉效果。

公开(公告)号：CN118552166A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410422317.8

申请日：2024-04-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李甫 ,  马广生 ,  张剑 ,  陈菲尔 ,  吕秋云

IPC: G06Q10/1053 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06F18/23 ,  G06N3/08 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于元路径的异构图神经网络就业推荐方法及系统。本发明具体步骤如下：步骤1、节点特征值的确定；步骤2、构建图信息网络；步骤3、节点特征预处理；步骤4、向量整合；步骤5、获取元路径，包括元路径定义、元路径提取。步骤6、将获得的节点表示与经典的矩阵分解模型相结合，得到我们的推荐模型。步骤7、模型训练与优化；步骤八、采用遗传算法对元路径组合优化。本发明能够有效实现双向推荐，提高了匹配效率，节约了计算资源，具有更好的推荐效果。

公开(公告)号：CN117726844A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311004228.3

申请日：2023-08-10

Applicant: 杭州师范大学 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 张剑 ,  何凯昊 ,  俞俊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于角度预测预训练的半监督的RGB‑D物体分类方法，包括：对RGB和深度图像的旋转角度预测器进行训练，得到通过无监督训练的网络模型；将旋转角度预测器的特征提取部分作为特征提取器；构建RGB和深度图像的对象类别预测器；利用带标签的图像训练对象类别预测器，得到RGB图像或深度图像半监督分类的结果；然后利用RGB和深度图像中的互补信息融合对象类别预测器的预测结果，对特征提取器的参数进行微调，使得旋转角度预测器的特征提取部分适应基于RGB图像、深度图像或RGB‑D图像的物体分类任务。本发明通过深度互学习融合两种模态特定对象类别预测器以提高性能，经过相互学习，RGB和深度图像的物体分类准确率都得到了显著的提升。

公开(公告)号：CN115809656A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211652747.6

申请日：2022-12-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张剑 ,  薛丽敏 ,  吕秋云 ,  王震

IPC: G06F40/242 ,  G06F40/284 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种用于同行评议系统合谋对抗攻击样本生成方法及系统。本发明主要针对同行评议系统对于文本提交者与评议者合谋，构造对抗性文本从而操纵同行评议分配系统结果的问题，探索了同行评议场景下的合谋对抗攻击的方法，所述方法包括收集目标文本和参与评议者中的合谋者的文本并进行文本预处理；寻找目标攻击词；构造候选的攻击词表；根据攻击词表的顺序替换单词，生成对抗样本。本发明通过将目标文本和合谋者文本的近义词进行同义词和近义词替换，在最小程度上对目标文本的语句进行更改，生成在最大限度上不会引发人类察觉的对抗样本，使得同行评议分配质量降低，提高对抗样本的成功率，并且降低了算法的时间和复杂度。

公开(公告)号：CN105374063B

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201510653862.9

申请日：2015-10-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞俊 ,  张剑 ,  高飞

IPC: G06T13/40

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督局部小块排列的人脸动画生成方法。本发明将人脸模型看成一个满足流形约束的三维数据顶点集，并假设待驱动的人脸小块的流形坐标和驱动后的人脸小块间相差一个局部线性变换。首先根据待驱动人脸模型的拓扑结构为每个顶点选择合适的邻域，进而构造该顶点相关的小块；然后把待驱动人脸的小块投影到流形子空间中，得到小块的流形坐标；最后利用一系列局部线性变换，根据待驱动的人脸小块的局部坐标求解驱动后的人脸小块，在此过程中利用一组已有的运动数据作为待驱动人脸相应顶点的标注数据来约束求解过程，使得待求的人脸小块能以半监督的方式求解。本方法提高了人脸驱动的准确性，改善了人脸驱动结果的视觉效果。