分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对使用传统的模型并行方法加速卷积神经网络训练容易出现设备利用率不高的问题,提出了通过软件流水线方式加速卷积神经网络的方法PipeCNN。首先研究了卷积神经网络中的前向传播与反向传播算法,分析了训练过程中的数据相关性,然后基于软件流水线改进了卷积神经网络的训练过程,提出了两种可行的参数更新方式,最后使用循环队列来实现网络中层与层之间的消息通信,并提出任务分配算法来划分软件流水线中的工作段。实验结果显示,这种方法在保证模型准确性的前提下,可以取得良好的加速比以及设备利用率,表明了使用软件流水线可以有效解决模型并行中设备利用率不高的问题,提高了卷积神经网络的训练速度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统TCP协议在当前网络环境下传输大文件性能较低的问题,对TCP传输协议中的慢启动算法部分进行了相应的研究与优化。根据标准慢启动算法存在的问题并结合高速网络以及大文件传输的性能特点,提出了一个具有网络状态感知能力的慢启动改进算法。改进算法主要优化了TCP拥塞窗口的增长策略,它实时地监测文件在传输过程中TCP报文段的往返时间(RTT),并根据RTT的变化情况采用不同的窗口增长方式更新拥塞窗口;将改进算法部署在Linux网络模块中并分别在模拟网络环境和实际网络中进行测试。实验结果显示,改进算法能使发送窗口一直保持在一个较高的水平,实际数据传输速率和吞吐量均有了明显的提高。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对基于Gabor小波幅值与相位的人脸特征提取方法的特征级联方式使得特征向量维度较高的问题,提出了一种改进的Gabor小波变换特征提取算法。该算法计算局部幅值特征和局部相位特征,增强了每个像素的局部关联性;然后通过实验选定加权系数,将幅值特征与相位特征进行加权融合。实验结果表明,所提出的算法与改进前的算法相比,降低了特征向量的维度,且提高了最终的人脸识别率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 托攻击是当前推荐系统面临的严峻挑战之一。由于推荐系统的开放性,恶意用户可轻易对其注入精心设计的评分从而影响推荐结果,降低用户体验。基于属性优化结构化噪声矩阵补全技术,提出一种鲁棒的抗托攻击个性化推荐(SATPR)算法,将攻击评分视为评分矩阵中的结构化行噪声并采用L2,1范数进行噪声建模,同时引入用户与物品的属性特征以提高托攻击检测精度。实验表明,SATPR算法在托攻击下可取得比传统推荐算法更精确的个性化评分预测效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有的基于属性的密文可搜索方案存在隐私泄露问题以及当授权用户不在线时如何安全有效地将密文以及搜索权限委托给其他人的问题进行了研究,将隐藏访问结构的基于属性密文可搜索方案与代理重加密技术融合,提出了具有部分隐藏访问结构的支持代理重加密的功能的基于属性的密文检索方案。该方案不仅有效地解决了上述问题,而且还支持关键字的更新。最后在随机预言模型下基于DL(D-linear)假设和q-BDHE (decisional q-parallel bilinear Diffie-Hellman exponent)假设,证明了本方案的安全性。