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用于图像分类的卷积神经网络中激活函数的设计 预览
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作者 王红霞 周家奇 +1 位作者 辜承昊 林泓 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1363-1373,共11页
为了提高图像分类效果,针对卷积神经网络中常用激活函数relu在x负半轴的导数恒为零,导致训练过程中容易造成神经元"坏死"以及现有组合激活函数relu-softplus在模型收敛情况下学习率过小导致收敛速度慢的问题,提出新的组合激... 为了提高图像分类效果,针对卷积神经网络中常用激活函数relu在x负半轴的导数恒为零,导致训练过程中容易造成神经元"坏死"以及现有组合激活函数relu-softplus在模型收敛情况下学习率过小导致收敛速度慢的问题,提出新的组合激活函数relu-softsign.分析激活函数在训练过程中的作用,给出激活函数在设计时需要考虑的要点;根据这些要点,将relu和softsign函数于x轴正、负半轴进行分段组合,使其x负半轴导数不再恒为零;分别在MNIST、PI100、CIFAR-100和Caltech256数据集上,与单一的激活函数和relu-softplus组合激活函数进行对比实验.实验结果表明,使用relu-softsign组合激活函数提高了模型分类准确率,简单有效地缓解了神经元不可逆"坏死"现象;加快了模型的收敛速度,在复杂数据集上该组合函数的收敛性能更好. 展开更多
关键词 图像分类 卷积神经网络 激活函数 relu 神经元坏死 组合激活函数
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基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方法 预览
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作者 刘秀丽 徐小力 《机床与液压》 北大核心 2019年第1期151-156,126共7页
针对复杂机电装备故障诊断中存在的数据量大、提取故障特征困难等问题,结合深度学习理论强大的感知与自我学习能力,提出一种基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方法。将多个传感器的原始时域信号数据输入深度信念网络... 针对复杂机电装备故障诊断中存在的数据量大、提取故障特征困难等问题,结合深度学习理论强大的感知与自我学习能力,提出一种基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方法。将多个传感器的原始时域信号数据输入深度信念网络进行训练,通过反向微调学习对深度信念网络进行整体微调,提高分类准确性,同时在训练过程采用ReLu激活函数和加入Batch Normalization,减少过拟合出现概率的同时提高了网络收敛的速度。将此方法运用到复杂数控加工中心刀具的故障诊断中,结果表明该方法相比传统 BPNN算法和采用Sigmoid激活函数的深度神经网络算法准确率更高。 展开更多
关键词 深度信念网络 复杂机电装备 ReLu激活函数 BATCH Normalization方法 故障诊断
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基于卷积神经网络的脐橙品质分类研究 预览 被引量:1
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作者 朱冬梅 王敏 《赣南师范大学学报》 2018年第6期25-28,共4页
为了解决脐橙样品差异大、分类难问题,文章利用卷积神经网络探讨脐橙品质分类问题.主要包含两方面的工作:首先构建脐橙品质分类数据集.其次,根据脐橙品质分类的高准确率和实时性需求,设计了包含2个卷积层、2个下采样层和1个全连接层的... 为了解决脐橙样品差异大、分类难问题,文章利用卷积神经网络探讨脐橙品质分类问题.主要包含两方面的工作:首先构建脐橙品质分类数据集.其次,根据脐橙品质分类的高准确率和实时性需求,设计了包含2个卷积层、2个下采样层和1个全连接层的卷积神经网络模型.将脐橙图片批量归一化,以ReLU为激活函数,Maxpooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器训练并优化卷积神经网络.实验结果表明本文提出的基于卷积神经网络的脐橙分类准确率达到94. 8%,与现有最好的传统分类方法相比,准确率高出5. 21%. 展开更多
关键词 脐橙品质分类 卷积神经网络 ReLU激活函数 Max-pooling下采样
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基于多特征融合CNN的人脸识别算法研究 预览
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作者 罗金梅 罗建 +1 位作者 李艳梅 赵旭 《航空计算技术》 2019年第3期40-45,共6页
针对传统卷积网络结构或使用单一特征融合方法进行人脸识别存在特征提取不全、训练准确率低的问题,提出一种基于多特征融合卷积神经网络(CNN)的人脸识别算法。算法在LeNet5结构基础上,通过不同卷积层映射图融合、多个特征核映射图融合... 针对传统卷积网络结构或使用单一特征融合方法进行人脸识别存在特征提取不全、训练准确率低的问题,提出一种基于多特征融合卷积神经网络(CNN)的人脸识别算法。算法在LeNet5结构基础上,通过不同卷积层映射图融合、多个特征核映射图融合和浅层纹理的轮廓特征和深层高级特征相融合,增加输出通道数,进而提高图像整体的语义信息。针对relu激活函数在神经网络训练过程中丢失负轴信息的缺陷,算法引入leaky relu激活函数。通过在ORL、AR、FERET三个人脸库上分别对LeNet5卷积神经网络结构、单一特征融合与算法进行对比实验。实验结果表明:算法通过多特征融合提取的特征信息更广,识别准确率高于单一特征融合,引入leaky relu激活函数后,网络收敛效果更好,同时,对遮挡、光照等干扰具有鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 卷积神经网络(CNN) 多特征融合 leaky relu激活函数 人脸数据集
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一种改进的深度神经网络的花卉图像分类
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作者 吴迪 侯凌燕 +1 位作者 刘秀磊 李红臣 《河南大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期192-203,共12页
花卉图像类内差异性大和类间相似性高使得花卉图像分类较难.传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难完整地表达花卉图像的特征,故而分类效果不理想.为提高花卉分类准确率,提出改进的InceptionV3网络用于花卉图片的分类.采用迁移学习的... 花卉图像类内差异性大和类间相似性高使得花卉图像分类较难.传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难完整地表达花卉图像的特征,故而分类效果不理想.为提高花卉分类准确率,提出改进的InceptionV3网络用于花卉图片的分类.采用迁移学习的方法,将在大规模数据集上训练的InceptionV3网络用于花卉图像数据集的分类,对其中的激活函数进行改进.在通用Oxford flower-102数据集上的实验表明:该模型在花类图像分类任务中比传统方法和普通卷积神经网络分类准确率高,且比未改进的卷积神经网络准确率高,迁移过程准确率达到81.32%,微调过程准确率达到92.85%. 展开更多
关键词 迁移学习 InceptionV3网络结构 深度神经网络 Tanh-ReLU激活函数 数据增强 图像分类
基于ReLU函数的卷积神经网络的花卉识别算法 预览 被引量:1
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作者 郭子琰 舒心 +1 位作者 刘常燕 李雷 《计算机技术与发展》 2018年第5期154-157,163共5页
目前对于花卉识别的工作较少,且在已有实验结果中,识别准确率和识别计算速度偏低,需要改进算法、改善实验结果。卷积神经网络由于其可以将图像直接作为输入对象从而避免人工提取特征过程的误差,且在各种外物因素下(光照、旋转、遮挡等... 目前对于花卉识别的工作较少,且在已有实验结果中,识别准确率和识别计算速度偏低,需要改进算法、改善实验结果。卷积神经网络由于其可以将图像直接作为输入对象从而避免人工提取特征过程的误差,且在各种外物因素下(光照、旋转、遮挡等)具有良好的鲁棒性,所以在图像识别方面具有巨大的优势。因此选取卷积神经网络对花卉进行识别。在传统卷积神经网络中,一般选用Sigmoid函数作为激活函数,但是使用这种函数需要进行预训练,否则将会出现梯度消失无法收敛的问题。而采用近似生物神经激活函数ReLU则可以避免这一问题,提高机器学习的效果和速度。最终达到了92.5%的识别正确率。 展开更多
关键词 ReLU函数 卷积神经网络 花卉识别 近似生物神经激活函数
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