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融合GAT和CapsNet的链接预测研究
王凯莉
周子力
陈丹华
周淑霄
通信技术
信息处理与传输
2022年02期
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基于
图注意力
和单中心损失的语音鉴伪
沈宜
杨捍
石珺
贾宇
通信技术
安全与保密
2022年07期
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融合GAT和CapsNet的链接预测研究
王凯莉
周子力
陈丹华
周淑霄
曲阜师范大学网络空间安全学院
期刊
《通信技术》
2022年02期
摘要:为解决现有的链接预测模型不能有效考虑三元组之间潜在关系的局限性,提出了一种融合图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)和胶囊神经网络(Capsules Noural Networks,CapsNet)的知识图谱链接预测模型,使用图注意力捕获每个实体邻域中的实体和关系特征,引入胶囊神经网络来解码三元组,通过胶囊神经网络节点嵌入特征的学习,生成连续向量与权重向量做点积运算,再构建评分函数用于判断三元组的准确性。在WN18RR和FB15K-237数据集上进行实验,结果表明该模型可以有效处理链接预测任务。
链接预测
胶囊神经网络
图注意力
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基于
图注意力
和单中心损失的语音鉴伪
沈宜
杨捍
石珺
贾宇
深圳市网联安瑞网络科技有限公司
期刊
《通信技术》
2022年07期
摘要:随着基于深度学习的语音合成技术的不断发展,语音鉴伪面临着巨大的挑战,为了应对多变的新兴合成技术,提高模型鉴别泛化性,设计了基于图注意力网络和单中心损失的语音鉴伪方案。该方案从音频前端处理、音频特征提取、损失函数选择、数据增强等方面进行提升,选用端到端的音频特征提取方式,经过数据增强后,基于图注意力的骨干网络,分别得到音频的频域图和时域图特征,两者融合后得到融合特征,最后结合单中心损失和二分类交叉熵损失,让网络具有更强的鉴别能力。在ASVspoof2019数据集上,对所提方案进行了实验,实验结果表明,所提方案的鉴别效果较好。
音频鉴伪
单中心损失
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