双向记忆神经网络在多因素智能搭配系统中的研究与应用
这是一篇关于深度学习,特征提取,特征融合,服装搭配,双向长短记忆神经网络的论文, 主要内容为国民生活水平的提高,使得人们对于服装的追求已经不再停留在舒适和暖和的阶段,时尚的多样化激发了人们在服装搭配上更多的想象力。目前,服装行业日渐庞大,线下购物的试穿体验和线上购物的便捷,都能激发消费者的消费欲望。电商服务平台为了保持用户粘性,在用户购买或浏览了服装后,会定制个性化推荐,根据用户偏好精准推荐,于是就自然的提高了平台的浏览量和成交量,用户也会在这些合适的推荐下“冲动消费”。久而久之,用户会陷入“断舍离”过于浪费和不进行断舍离会导致服装难以管理和搭配的两难境地中,因此对服装的管理和搭配的研究是有意义的。本文根据深度学习在图像计算和图像融合的应用背景下,将深度学习的特征融合技术和时间序列模型应用在服装搭配上,深入探究了服装搭配任务,完成了基于用户服装的服装搭配平台的搭建。针对仅使用图像进行服装搭配难以适配不同场景和风格,以及服装搭配需要顾全服装整体风格的情况,本文有以下两个创新点:(1)提出图像-文本的特征融合模块,用以弥补仅使用单一特征带来的缺乏灵活性的问题,图像特征的提取使用Inception V3网络,文本特征以BOW模型编码,特征融合模块将不同维度的特征融合在一起,在加强网络的表征能力的同时提高服装搭配与用户需求匹配度;(2)以Bi-LSTM作为服装搭配网络建模的主干网络,在正向和逆向两个方向上将服装单品视为时间节点,优化一套服装中单品之间相互的相容性。设计的损失函数综合考虑双向的时间序列网络和特征融合模块,从整体上提高网络搭配的精准度。实验结果表明,双向LSTM相比于单向的LSTM,训练得到的模型准确率更高,且使用了特征融合模块比单一的图像特征有更高的适应性和准确性。本文编程实现了基于用户服装的服装搭配系统,系统主要分为服装管理模块和服装搭配模块,服装管理模块解决了用户服装杂乱,难以统计的问题,服装搭配模块解决了用户服装搭配的问题,在服装搭配模块中,为适应环境采用候温划分法确定当前的季节。服装搭配算法是在基于Python语言的Tensorflow框架中实现,使用Spring Boot和Vue完成用户交互、服装上传等功能,持久化层使用My SQL实现存储。文章所设计的服装搭配系统不仅能够帮助用户管理服装,还能根据用户拥有的服装给出合理的服装搭配。
双向记忆神经网络在多因素智能搭配系统中的研究与应用
这是一篇关于深度学习,特征提取,特征融合,服装搭配,双向长短记忆神经网络的论文, 主要内容为国民生活水平的提高,使得人们对于服装的追求已经不再停留在舒适和暖和的阶段,时尚的多样化激发了人们在服装搭配上更多的想象力。目前,服装行业日渐庞大,线下购物的试穿体验和线上购物的便捷,都能激发消费者的消费欲望。电商服务平台为了保持用户粘性,在用户购买或浏览了服装后,会定制个性化推荐,根据用户偏好精准推荐,于是就自然的提高了平台的浏览量和成交量,用户也会在这些合适的推荐下“冲动消费”。久而久之,用户会陷入“断舍离”过于浪费和不进行断舍离会导致服装难以管理和搭配的两难境地中,因此对服装的管理和搭配的研究是有意义的。本文根据深度学习在图像计算和图像融合的应用背景下,将深度学习的特征融合技术和时间序列模型应用在服装搭配上,深入探究了服装搭配任务,完成了基于用户服装的服装搭配平台的搭建。针对仅使用图像进行服装搭配难以适配不同场景和风格,以及服装搭配需要顾全服装整体风格的情况,本文有以下两个创新点:(1)提出图像-文本的特征融合模块,用以弥补仅使用单一特征带来的缺乏灵活性的问题,图像特征的提取使用Inception V3网络,文本特征以BOW模型编码,特征融合模块将不同维度的特征融合在一起,在加强网络的表征能力的同时提高服装搭配与用户需求匹配度;(2)以Bi-LSTM作为服装搭配网络建模的主干网络,在正向和逆向两个方向上将服装单品视为时间节点,优化一套服装中单品之间相互的相容性。设计的损失函数综合考虑双向的时间序列网络和特征融合模块,从整体上提高网络搭配的精准度。实验结果表明,双向LSTM相比于单向的LSTM,训练得到的模型准确率更高,且使用了特征融合模块比单一的图像特征有更高的适应性和准确性。本文编程实现了基于用户服装的服装搭配系统,系统主要分为服装管理模块和服装搭配模块,服装管理模块解决了用户服装杂乱,难以统计的问题,服装搭配模块解决了用户服装搭配的问题,在服装搭配模块中,为适应环境采用候温划分法确定当前的季节。服装搭配算法是在基于Python语言的Tensorflow框架中实现,使用Spring Boot和Vue完成用户交互、服装上传等功能,持久化层使用My SQL实现存储。文章所设计的服装搭配系统不仅能够帮助用户管理服装,还能根据用户拥有的服装给出合理的服装搭配。
基于深度学习的在线医疗社区知识图谱构建研究
这是一篇关于实体识别,关系抽取,知识图谱,卷积神经网络,双向长短记忆神经网络,BERT的论文, 主要内容为自2012年谷歌提出了知识图谱的概念至今,知识图谱这一领域一直是科学研究和科技应用的前沿热点,其应用也涉及了从搜索到推荐等众多领域。目前,医学是知识图谱应用最广的垂直领域之一,也是目前国内外人工智能领域研究的热点。其中,在线医疗社区逐渐被大众熟知和使用,其中的医患问答文本具有很高的研究价值。因为医疗行业知识中专业用词多且在线医疗社区医患问答文本非结构化程度高、语言表述差异化大,这些问题导致了对齐进行医疗实体识别和关系抽取都是较为困难的,从而导致了医疗知识图谱构建困难重重。针对在线医疗社区中文本非结构化程度高的问题,提出基于CNN-Bi LSTM-CRF的实体识别模型,利用python语言在pytorch深度学习框架下分别使用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)和双向长短记忆神经网络Bi LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)两种深度学习对文本的不同特征进行抽取,在CNN识别出中文单个字的汉字级特征,在Bi LSTM中识别出结合上下文信息的特征,将识别出的特征进行融合放入条件随机场CRF(Conditional Random Fields)中完成对实体的识别。利用寻医问药网中关于乳腺癌疾病的问答文本的实验,整体的识别准确率高达92.32%。并分别与Bi LSTM-CRF和CNN-CRF模型在同一数据集上进行了对比验证,证明了所采用方法的有效性。针对由于地域差异以及个人语言表述习惯等原因导致医患问答文本存在着语序上的差异化表达的问题,采用BERT-Attention,充分利用左右两侧的双向的上下文信息来进行医疗实体间的关系抽取。利用python语言在pytorch深度学习框架下,采用寻医问药网中关于乳腺癌疾病的问答文本进行方法验证,模型的准确率达到了89.8%。并且通过与Glove-Attention和Bi GRU-Attention模型进行对比,表明BERT-Attention的方法明显优于其他模型,从而验证了方法的有效性。最后,基于已经识别出的实体和关系,本研究还利用可视化工具Echarts实现了对知识图谱的可视化,并进行了简单的分析。通过构建在线医疗社区医患问答文本的知识图谱,不仅为复杂文本实体识别及关系抽取工作提出新的解决思路,丰富了知识图谱技术在医学领域的研究方向,还提出了一种基于知识图谱智能问诊的实现,这种问诊方式更加直观生动而且可以缓解医生压力、提升回复效率同时推动个性化医疗行业的发展。
双向记忆神经网络在多因素智能搭配系统中的研究与应用
这是一篇关于深度学习,特征提取,特征融合,服装搭配,双向长短记忆神经网络的论文, 主要内容为国民生活水平的提高,使得人们对于服装的追求已经不再停留在舒适和暖和的阶段,时尚的多样化激发了人们在服装搭配上更多的想象力。目前,服装行业日渐庞大,线下购物的试穿体验和线上购物的便捷,都能激发消费者的消费欲望。电商服务平台为了保持用户粘性,在用户购买或浏览了服装后,会定制个性化推荐,根据用户偏好精准推荐,于是就自然的提高了平台的浏览量和成交量,用户也会在这些合适的推荐下“冲动消费”。久而久之,用户会陷入“断舍离”过于浪费和不进行断舍离会导致服装难以管理和搭配的两难境地中,因此对服装的管理和搭配的研究是有意义的。本文根据深度学习在图像计算和图像融合的应用背景下,将深度学习的特征融合技术和时间序列模型应用在服装搭配上,深入探究了服装搭配任务,完成了基于用户服装的服装搭配平台的搭建。针对仅使用图像进行服装搭配难以适配不同场景和风格,以及服装搭配需要顾全服装整体风格的情况,本文有以下两个创新点:(1)提出图像-文本的特征融合模块,用以弥补仅使用单一特征带来的缺乏灵活性的问题,图像特征的提取使用Inception V3网络,文本特征以BOW模型编码,特征融合模块将不同维度的特征融合在一起,在加强网络的表征能力的同时提高服装搭配与用户需求匹配度;(2)以Bi-LSTM作为服装搭配网络建模的主干网络,在正向和逆向两个方向上将服装单品视为时间节点,优化一套服装中单品之间相互的相容性。设计的损失函数综合考虑双向的时间序列网络和特征融合模块,从整体上提高网络搭配的精准度。实验结果表明,双向LSTM相比于单向的LSTM,训练得到的模型准确率更高,且使用了特征融合模块比单一的图像特征有更高的适应性和准确性。本文编程实现了基于用户服装的服装搭配系统,系统主要分为服装管理模块和服装搭配模块,服装管理模块解决了用户服装杂乱,难以统计的问题,服装搭配模块解决了用户服装搭配的问题,在服装搭配模块中,为适应环境采用候温划分法确定当前的季节。服装搭配算法是在基于Python语言的Tensorflow框架中实现,使用Spring Boot和Vue完成用户交互、服装上传等功能,持久化层使用My SQL实现存储。文章所设计的服装搭配系统不仅能够帮助用户管理服装,还能根据用户拥有的服装给出合理的服装搭配。
双向记忆神经网络在多因素智能搭配系统中的研究与应用
这是一篇关于深度学习,特征提取,特征融合,服装搭配,双向长短记忆神经网络的论文, 主要内容为国民生活水平的提高,使得人们对于服装的追求已经不再停留在舒适和暖和的阶段,时尚的多样化激发了人们在服装搭配上更多的想象力。目前,服装行业日渐庞大,线下购物的试穿体验和线上购物的便捷,都能激发消费者的消费欲望。电商服务平台为了保持用户粘性,在用户购买或浏览了服装后,会定制个性化推荐,根据用户偏好精准推荐,于是就自然的提高了平台的浏览量和成交量,用户也会在这些合适的推荐下“冲动消费”。久而久之,用户会陷入“断舍离”过于浪费和不进行断舍离会导致服装难以管理和搭配的两难境地中,因此对服装的管理和搭配的研究是有意义的。本文根据深度学习在图像计算和图像融合的应用背景下,将深度学习的特征融合技术和时间序列模型应用在服装搭配上,深入探究了服装搭配任务,完成了基于用户服装的服装搭配平台的搭建。针对仅使用图像进行服装搭配难以适配不同场景和风格,以及服装搭配需要顾全服装整体风格的情况,本文有以下两个创新点:(1)提出图像-文本的特征融合模块,用以弥补仅使用单一特征带来的缺乏灵活性的问题,图像特征的提取使用Inception V3网络,文本特征以BOW模型编码,特征融合模块将不同维度的特征融合在一起,在加强网络的表征能力的同时提高服装搭配与用户需求匹配度;(2)以Bi-LSTM作为服装搭配网络建模的主干网络,在正向和逆向两个方向上将服装单品视为时间节点,优化一套服装中单品之间相互的相容性。设计的损失函数综合考虑双向的时间序列网络和特征融合模块,从整体上提高网络搭配的精准度。实验结果表明,双向LSTM相比于单向的LSTM,训练得到的模型准确率更高,且使用了特征融合模块比单一的图像特征有更高的适应性和准确性。本文编程实现了基于用户服装的服装搭配系统,系统主要分为服装管理模块和服装搭配模块,服装管理模块解决了用户服装杂乱,难以统计的问题,服装搭配模块解决了用户服装搭配的问题,在服装搭配模块中,为适应环境采用候温划分法确定当前的季节。服装搭配算法是在基于Python语言的Tensorflow框架中实现,使用Spring Boot和Vue完成用户交互、服装上传等功能,持久化层使用My SQL实现存储。文章所设计的服装搭配系统不仅能够帮助用户管理服装,还能根据用户拥有的服装给出合理的服装搭配。
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