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Relation-Classification-using-Bidirectional-LSTM-and-Attention

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简介：
本研究提出了一种利用双向LSTM和注意力机制进行关系分类的方法，有效提升了模型在复杂语境下的性能。 基于注意力机制的双向长短期记忆网络在关系分类中的应用以及卷积递归神经网络的关系提取挑战中所面临的深度学习方法进行了研究。实验结果显示，在楷模测试数据集上，BiLSTMAtt-softmax（维度：1000）模型准确率为71.58%，F1分数为76.43；而BiLSTMAtt排名（维度：1000）模型的准确率为73.50%，F1分数为77.77。训练数据位于“SemEval2010_task8_all_data/SemEval2010_task8_training/TRAIN_FILE.TXT”文件中，使用帮助信息可以通过运行命令`python train.py --help`来获取。 可选参数包括： -h, --help：显示帮助信息并退出 --train_dir TRAIN_DIR：指定训练目录

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  • Relation-Classification-using-Bidirectional-LSTM-and-Attention
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    本研究提出了一种利用双向LSTM和注意力机制进行关系分类的方法，有效提升了模型在复杂语境下的性能。 基于注意力机制的双向长短期记忆网络在关系分类中的应用以及卷积递归神经网络的关系提取挑战中所面临的深度学习方法进行了研究。实验结果显示，在楷模测试数据集上，BiLSTMAtt-softmax（维度：1000）模型准确率为71.58%，F1分数为76.43；而BiLSTMAtt排名（维度：1000）模型的准确率为73.50%，F1分数为77.77。训练数据位于“SemEval2010_task8_all_data/SemEval2010_task8_training/TRAIN_FILE.TXT”文件中，使用帮助信息可以通过运行命令`python train.py --help`来获取。 可选参数包括： -h, --help：显示帮助信息并退出 --train_dir TRAIN_DIR：指定训练目录
     
  • Wafer Map Pattern Classification Using MFE and CNN:...
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    本研究结合最大信息系数（MFE）与卷积神经网络（CNN），提出了一种新颖的方法来分类晶圆地图上的图案，有效提升了半导体制造中的缺陷检测精度。 晶圆图模式分类 1. 数据说明： WM-811K数据集在实际制造过程中从46393个批次收集了811457张晶圆图像，其中由领域专家标记的有172950张。该数据集中包括九种缺陷模式类别：中心、甜甜圈、边缘环、边缘局部、局部、随机、近满和划痕。此外，删除了四个裸片数量少于100个（无图案类）的异常晶圆图像。 2. 手动特征提取方法： - 密度特征 将每张晶圆图分为13个区域：4个边缘区与9个中心区，并计算每个区域内的缺陷密度，以此作为该区域的密度特征。由此共提取出13种特征。 - 几何特征 通过噪声过滤技术识别显着区域并基于最大面积的原则进一步分析这些显著性较强的区域。从这一步骤中可以得出六个几何特性：周长、面积、短轴长度、长轴长度、坚固性和偏心率，共计提取出6种特征。 - Radon变换创建的特征 利用Radon变换对晶圆图像进行处理，并通过三次插值获取相同数量行的数据。根据Radon转换的结果和所提取行的平均值得到20个表示标准差的行数据以及每行40个额外特性，从而总计获得59种不同类型的特征。
     
  • SVHN-Detection-and-Classification-using-Street-View-House-Numbers
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    本项目利用街景房屋号码（SVHN）数据集进行物体检测与分类研究，旨在提升对自然环境中的数字识别精度和效率。 我尝试使用两个卷积神经网络（CNN）对街景门牌号码数据集中的数字进行检测与分类，但效果并不理想。该项目包含两部分：首先利用一个CNN执行边界框回归以确定图像中所有数字的顶部、左侧、宽度和高度；然后基于步骤一得到的边界框提取仅含有数字的部分，并通过另一个多输出CNN对剪切后的图片进行数字识别。 我的初衷是，相较于直接将整个SVHN图像输入到神经网络并让其预测其中的所有数字，这种方法能够提高准确性。然而，在实际操作中，整体流程只能达到51%的整体准确率（即所有数字完全匹配）。同时第一、第二、第三和第四位的单个数字识别精度分别为71%，65%，84% 和98% （只考虑最多四位数的情况）。 检测与分类过程如下： - 获取输入图像，目前仅在SVHN测试集上进行了尝试。 - 调整为64x64像素大小，并转换成灰度图进行标准化处理； - 将经过预处理的图像送入用于检测边界框的第一步CNN中获取边界信息。
     
  • Stock Prediction using LSTM and Data Preprocessed by Wavelet Transform...
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    本文探讨了利用小波变换预处理数据，并结合长短期记忆网络（LSTM）进行股票预测的方法，展示了该模型在金融市场分析中的应用潜力。 股票价格预测属于时间序列预测问题的一种，旨在帮助投资者做出决策以实现利益最大化。该领域的方法大致可分为两类：传统的数学方法与经济方法。传统数学方法包括统计技术如卡尔曼滤波器及自回归模型等，这些早期金融时间序列分析的基础手段在某些情况下仍能提供合理的预测结果。 然而，在处理金融市场数据中的高噪声问题时，上述传统方法往往显得力不从心。因此，文章中提出了一种应用小波变换进行预处理的方法，特别是通过小波阈值去噪技术来降低噪音的影响。这种技巧已经在信号去噪领域得到广泛应用，并且被证明是有效的。 具体来说，小波变换是一种能够同时分析时频信息的技术。它通过对时间序列数据采用适当的小波函数和尺度参数分解成一系列系数的方式捕捉到非平稳特性，这对于金融数据分析中的噪声与趋势识别特别有用。而通过设定阈值去除小于该数值的不重要小波系数来实现去噪，则是进一步提高信号质量的关键步骤。 文章中还介绍了一种名为多最优组合小波变换（MOCWT）的新方法，它设计了一个新颖的小波阈值函数以减少重建过程中的失真。实验结果显示这种方法在预测准确性方面优于传统技术。 此外，长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，因其能够捕捉长期依赖信息且不易出现梯度消失或爆炸问题而被广泛应用于时间序列数据的处理和预测中。结合LSTM与小波变换的优势来改进股票价格模型已经成为当前金融研究的一个热点。 最后，文章还提到了一种开放获取许可协议——创作共用署名许可（Creative Commons Attribution License），允许用户在适当引用原作的情况下自由使用、复制、分发及再创作内容，但不可用于商业目的。
     
  • Optics Classification and Cataloging System (OCIS)
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    Optics Classification and Cataloging System (OCIS) 是一个全面的光学及相关领域的分类系统，为科研文献和信息资源提供详尽的主题划分与索引服务。 The Optics Classification and Indexing Scheme (OCIS) offers a flexible, comprehensive classification system designed to meet the needs of optical author input and user retrieval. OCIS features a two-level hierarchical structure with 36 main headers and approximately 1100 subcategories. OSA authors, presenters, and reviewers utilize OCIS to classify and index journal articles, meeting abstracts and presentations, as well as areas of research interest and expertise.
     
  • Human Activity Recognition using LSTM
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）进行人类活动识别，通过分析传感器数据来准确判断个体行为模式，提升智能系统对人的理解能力。 信号数据的采集来源于智能手机内置的加速度传感器。实验选取了六种常见的日常行为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐和站立。收集到的数据经过特征抽取，然后利用支持向量机对这些特征进行分类，最终识别出这六类人类行为。
     
  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
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    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。
     
  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
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    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。