5个研究背景和意义示例,教你写计算机位置编码论文

今天分享的是关于位置编码的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到位置编码等主题,本文能够帮助到你

基于深度神经网络的序列推荐系统研究

这是一篇关于推荐系统,序列推荐,位置编码,图神经网络,自注意力的论文, 主要内容为近年来,为了解决网络信息过载的问题,推荐系统被广泛应用于筛选和过滤信息。在现实生活中,用户的交互行为往往是按照一定的顺序连续发生的,而不是孤立的,这种顺序依赖于行为之间的关联性。序列推荐算法正是将用户与物品的交互视为了不断变化且具有一定顺序依赖关系的序列,该算法能有效建模用户的近期兴趣,而且表现出良好性能,因此而引起了学界广泛关注。在最近的研究中,深度神经网络在序列推荐中的应用取得了许多显著的成果。然而,以往的工作主要关注用户交互序列中包含的时序信息,而忽略了用户与物品交互过程中潜在的协同关系。而且在提取时序信息时,基于自注意力机制的方法因为其本身特性会失去物品在交互序列中的位置信息,由此产生了一些位置编码方式,如在物品向量表征上添加位置向量来缓解这一问题。这种方法虽然能够为序列中的每个位置生成独立的编码向量,但是这些编码向量之间缺乏明显的联系和约束关系。因此,该方法对不同位置之间的相对关系建模不足。本文针对序列推荐算法中的上述问题进行了研究。首先,为了解决序列推荐捕获有效信息不足的问题,本文提出了一种融合协同关系与时序信息的序列推荐方法。该方法使用轻量级图神经网络来学习用户与物品之间的协同关系,并通过自注意力机制来捕获交互序列中物品与物品之间的时序信息,并使用更有效的方式融合时序信息和协同关系。其次,根据物品的出现频率提取部分物品对后,再将这些物品对输入图神经网络的邻接矩阵,以此去掉部分低频噪声数据。此外,为了更好地捕获时序信息,充分利用序列中物品的不同位置之间的相对关系,本文将相对位置编码的方式引入序列推荐模型中,使模型可以感知到序列中任意两个物品之间的相对位置关系,以使模型达到更优的效果。最后,本文还探索了焦点损失函数在序列推荐领域的应用,以解决正负样本数不均衡带来的问题,从而更有效地训练模型。为验证本文提出方法的有效性,在三个真实数据集上进行大量实验,并通过分析消融实验的结果得出结论。

基于深度神经网络的序列推荐系统研究

基于注意力的全局会话序列推荐

这是一篇关于会话序列推荐,图神经网络,高阶信息,注意力机制,位置编码的论文, 主要内容为如今推荐系统在大数据时代中已然成为了普通用户与企业最重要的工具之一,被广泛应用在各个领域中,并且随着整体环境的变化,也逐渐面临新的挑战:在数据规模庞大的背景下,推荐系统需要保持较高的准确度以及降低推荐响应时间;在用户信息难以收集的今日,如何充分利用每一条信息来进行推荐。因此各式各样的推荐问题被提出,其中基于会话序列的推荐问题成为推荐系统领域的研究热点。基于会话序列的推荐任务是基于匿名会话来预测用户的下一步操作。该领域现有的模型都是基于当前会话序列内的信息来完成用户行为预测,仅依靠会话内的项目对难以建立完整的依赖关系,当会话内存在噪声时容易导致学习得到的向量表示能力下降。因此本文提出了基于图神经网络捕捉高阶信息的推荐算法来提升项目嵌入向量学习的准确度,利用全局图捕捉项目的高阶邻居,聚合信息过程中通过设置多个约束条件来限制信息的传递,既增加会话所能捕捉到的依赖关系,也降低了噪声数据所带来的影响。本文还提出了基于改进自注意力与基于全局注意力的兴趣捕捉算法,两个算法都引入了位置编码来增加会话中位置信息对生成会话向量的影响,也都使用不同的注意力机制通过多个维度进行兴趣捕捉来降低噪声数据的影响。为了验证本文所提出算法的有效性,本文在真实数据集Yoochoose、Tmall与Diginetica上的设置了多组实验,实验结果不仅表明本文针对现存问题所提出来的创新点有一定的效果,也表明了所提出的算法在推荐性能评价指标Recall@20与MRR@20上的表现要优于当前具有代表性的会话序列推荐算法。

基于深度学习的机器阅读理解方法研究

这是一篇关于机器阅读理解,位置编码,RoBERTa预训练语言模型,注意力机制的论文, 主要内容为机器阅读理解是自然语言处理领域中一项极具挑战性的任务,核心目标是让机器能够理解人类语言并回答相关问题。近年来,随着大规模且高质量阅读理解数据集的不断发布以及深度学习表征能力的不断提升,机器阅读理解的相关研究取得了重大突破,具有重要的研究价值和广泛的应用前景。机器阅读理解能够提高人机交互的效率与质量,在智能问答、信息检索等多个领域中得到了普遍应用。本文面向抽取式机器阅读理解任务,以QANet模型为基础,从特征提取、文本表示及语义信息交互等方面进行改进,主要研究工作如下:(1)提出了基于旋转位置编码和半步前馈神经网络的机器阅读理解模型。通过引入旋转位置编码和半步前馈神经网络对QANet模型进行优化,旋转位置编码可以更好地捕捉文本序列的语义关系和方向性信息,解决了绝对位置编码处理长序列数据时可能出现部分位置信息丢失的问题。半步前馈神经网络能够有效捕捉输入数据的重要特征,缓解梯度消失的问题,从而提高模型的训练效果和稳定性。实验结果表明,基于旋转位置编码和半步前馈神经网络的优化方法有助于提升模型的预测性能。(2)在引入旋转位置编码和半步前馈神经网络的基础上,提出了基于RoBERTa嵌入和多重残差注意力的机器阅读理解模型,并命名为Ro-QANet模型。RoBERTa预训练语言模型的引入有效解决了传统词嵌入存在的一词多义等问题,提供了更加丰富的语义信息。多重残差注意力则有助于更好地整合语义交互信息,解决了文章和问题语义信息交互不充分、关联性弱等问题。实验结果表明,相比于基线模型,该模型在EM和F1指标上分别提高了4.7%、3.8%,表现出更佳的预测性能。(3)基于以上研究,设计了基于Web的机器阅读理解原型系统。该系统采用主流的B/S架构,结合Vue和Flask等框架技术,实现了数据交互、模型调用以及答案预测等功能模块,为用户提供高效、便捷的问答服务。实验结果表明,系统中的功能模块均可正常运作,验证了提出模型的可行性。