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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ArcReLU函数的神经网络激活函数优化研究 预览
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作者 许赟杰 徐菲菲 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期517-529,共13页
近年来深度学习发展迅猛。由于深度学习的概念源于神经网络,而激活函数更是神经网络模型在学习理解非线性函数时不可或缺的部分,因此本文对常用的激活函数进行了研究比较。针对常用的激活函数在反向传播神经网络中具有收敛速度较慢、存... 近年来深度学习发展迅猛。由于深度学习的概念源于神经网络,而激活函数更是神经网络模型在学习理解非线性函数时不可或缺的部分,因此本文对常用的激活函数进行了研究比较。针对常用的激活函数在反向传播神经网络中具有收敛速度较慢、存在局部极小或梯度消失的问题,将Sigmoid系和ReLU系激活函数进行了对比,分别讨论了其性能,详细分析了几类常用激活函数的优点及不足,并通过研究Arctan函数在神经网络中应用的可能性,结合ReLU函数,提出了一种新型的激活函数ArcReLU。实验证明,该函数既能显著加快反向传播神经网络的训练速度,又能有效降低训练误差并避免梯度消失的问题。 展开更多
关键词 神经网络 激活函数 反正切函数 ArcReLU
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阿托伐他汀联合培哚普利对高血压合并冠心病患者血小板活化功能、内皮功能与心功能的影响
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作者 石文芳 《医药论坛杂志》 2019年第6期53-56,共4页
目的研究阿托伐他汀联合培哚普利对高血压合并冠心病患者血小板活化功能、内皮功能及心功能的影响。方法采取回顾性分析法对2015年12月—2017年12月期间驻马店市遂平仁安医院接收的高血压合并冠心病患者126例展开研究,随机分为对照组和... 目的研究阿托伐他汀联合培哚普利对高血压合并冠心病患者血小板活化功能、内皮功能及心功能的影响。方法采取回顾性分析法对2015年12月—2017年12月期间驻马店市遂平仁安医院接收的高血压合并冠心病患者126例展开研究,随机分为对照组和观察组,均为63例,其中对照组单用培哚普利治疗,观察组则联用阿托伐他汀与培哚普利开展治疗。观察两组用药后血小板活化功能、血管内皮功能与心功能相关指标变化。结果治疗前两组左室舒张末期容积、左心室射血体积分数以及E峰/A峰值水平对比无统计学价值(P>0.05);治疗后,观察组左室舒张末期容积指标低于对照组(P<0.05);且观察组左心室射血体积分数以及E峰/A峰值水平高于对照组(P<0.05)。治疗前两组血管内皮功能指标内皮素-1、一氧化氮对比无统计学差异(P>0.05);经治疗后,观察组内皮素-1水平低于对照组(P<0.05),且一氧化氮指标水平高于对照组(P<0.05)。治疗前两组血小板活化功能指标括P-选择素、溶媒体膜蛋白糖水平比较无统计学差异(P>0.05);经治疗后,观察组P-选择素、溶媒体膜蛋白糖水平均低于对照组(P<0.05)。结论临床上治疗高血压合并冠心病患者采取阿托伐他汀联合培哚普利治疗法有助于稳定患者心功能指标,改善其血管内皮功能及血小板活化功能,有利于患者预后,该联合治疗方式值得推广。 展开更多
关键词 高血压合并冠心病 阿托伐他汀 培哚普利 血小板活化功能 内皮功能 心功能
绝对值激活深度神经网络的串联故障电弧检测 预览
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作者 余琼芳 黄高路 杨艺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期54-59,共6页
串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析... 串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析了激活函数特性对串联故障电弧检测效果的影响。把实验采集的三类负载分别在正常和发生串联故障电弧状态下的共7200组电流数据制作成训练集和测试集,并分别对使用四种激活函数的AlexNet网络进行训练和测试。实验结果显示,ELU激活的网络最高检测正确率为95.5%;而绝对值激活的网络效果最好,其平均检测正确率最高为97.25%,最低为93%,比ReLU激活的AlexNet网络最高88.75%的平均准确率高出最少4.25个百分点;而使用Sigmoid函数的网络不收敛。分析结果表明线性的激活数据特征有助于提高网络的检测准确率。 展开更多
关键词 串联故障电弧 深度学习 卷积神经网络 激活函数 绝对值函数 指数线性单元 修正线性单元
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基于Resnet-50的智能驾驶红绿灯分类研究 预览 被引量:1
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作者 王若瑜 《电子测试》 2019年第3期143-145,共3页
神经网络是机器学习中一类很重要的学习方法,可以认为是对神经元结构从信息处理角度经过一定的抽象处理之后得出的算法,针对具体问题建立数学模型,依据连接方式以及算法的不同划分成不同的网络结构。人工神经网络实际上是一个运算模型,... 神经网络是机器学习中一类很重要的学习方法,可以认为是对神经元结构从信息处理角度经过一定的抽象处理之后得出的算法,针对具体问题建立数学模型,依据连接方式以及算法的不同划分成不同的网络结构。人工神经网络实际上是一个运算模型,这个模型的构成包括大量的神经元及其连接关系。在神经网络中,每个神经元会对输入信号通过激活函数进行非线性变换,也就是激活函数(activation function)。在连接关系中,每两个神经元之间有连接表示对于通过的数据进行加权处理,即权重,权重参数可以看人工神经网络对于数据的记忆。人工神经网络本质上往往是对自然界存在的某种算法/函数的拟合,或者逻辑表达。本文对红绿灯图像识别数据集,采用了基于Resnet-50模型,进行finetune,来构建一个多分类模型来进行红绿灯图像识别。 展开更多
关键词 神经网络 图像识别 激活函数 神经元
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基于LReLU-Softplus激活函数的深度卷积神经网络 预览
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作者 林长方 黄毓珍 +1 位作者 陈定柱 黄仲开 《长春师范大学学报》 2019年第10期29-33,共5页
针对深度卷积神经网络中常见激活函数存在的表达能力不足、缺乏稀疏能力或梯度消失等问题,提出了一种新的不饱和非线性激励函数LReLU-Softplus。将使用常见激活函数和LReLU-Softplus函数的网络模型在MNIST和CIFAR-10数据集上进行对比实... 针对深度卷积神经网络中常见激活函数存在的表达能力不足、缺乏稀疏能力或梯度消失等问题,提出了一种新的不饱和非线性激励函数LReLU-Softplus。将使用常见激活函数和LReLU-Softplus函数的网络模型在MNIST和CIFAR-10数据集上进行对比实验。结果表明,基于LReLU-Softplus函数的卷积神经网络相比于其他激活函数不仅收敛速度更快,而且识别效率更高,误差率更低。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 激活函数 人工智能
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基于改进卷积神经网络的指静脉识别 预览
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作者 何鑫 陈迅 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期562-566,共5页
针对深度学习的指静脉识别算法在训练样本较少以及训练次数较低时算法识别率降低问题,提出基于改进卷积神经网络的指静脉识别算法。通过增加卷积层数并使用LeaKy ReLU作为激活函数,提高网络泛化能力;使用改进的池化模型降低网络特征维度... 针对深度学习的指静脉识别算法在训练样本较少以及训练次数较低时算法识别率降低问题,提出基于改进卷积神经网络的指静脉识别算法。通过增加卷积层数并使用LeaKy ReLU作为激活函数,提高网络泛化能力;使用改进的池化模型降低网络特征维度;反向传播调整权值时,引入判别信息作为约束条件。实验结果表明,该算法准确率在训练样本较少以及训练次数较低时明显优于其它指静脉识别算法。 展开更多
关键词 深度学习 指静脉识别 卷积神经网络 激活函数 池化
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基于卷积神经网络的中国绘画图像分类 预览 被引量:1
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作者 杨冰 陈浩月 +1 位作者 王小华 姚金良 《软件导刊》 2019年第1期5-8,共4页
绘画图像分类为绘画管理与使用提供了便利。传统图像分类大多依靠人工提取形状、颜色等特征,由于绘画图像分类需要更专业的知识背景,从而使人工提取特征的过程繁琐且复杂。基于此,提出一种基于卷积神经网络的中国绘画分类方法,并在此基... 绘画图像分类为绘画管理与使用提供了便利。传统图像分类大多依靠人工提取形状、颜色等特征,由于绘画图像分类需要更专业的知识背景,从而使人工提取特征的过程繁琐且复杂。基于此,提出一种基于卷积神经网络的中国绘画分类方法,并在此基础上结合SoftSign与ReLU两种激活函数的优点,构造一种新的激活函数。实验结果表明,基于改进后激活函数构造的卷积神经网络,可以有效提高分类准确率。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 中国绘画 激活函数 图像分类
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深度学习神经网络的新型自适应激活函数 预览
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作者 刘宇晴 王天昊 徐旭 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第4期857-859,共3页
构造一个含有参数的光滑激活函数用于深度学习神经网络,通过基于误差反向传播算法建立参数的在线修正公式,避免了梯度弥散、不光滑及过拟合等问题.与一些常用的激活函数进行对比实验结果表明,新的激活函数在多个数据集上效果均较好.
关键词 激活函数 卷积神经网络 机器学习
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基于非线性高斯平均差分的图像质量评价 预览
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作者 校嘉蔚 张选德 《陕西科技大学学报》 CAS 2019年第5期163-170,共8页
图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)的本质是构建合适的模型模拟人类视觉系统(Human Visual System,HVS)来度量参考图像与失真图像之间的变化.现有大多数算法基于度量图像之间的客观变化而设计,并未考虑HVS的非线性特点,不能... 图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)的本质是构建合适的模型模拟人类视觉系统(Human Visual System,HVS)来度量参考图像与失真图像之间的变化.现有大多数算法基于度量图像之间的客观变化而设计,并未考虑HVS的非线性特点,不能充分刻画人类的感知过程,因此本文提出了一种非线性高斯平均差分图像质量评价算法.该算法利用高斯滤波器和均值滤波器分别对图像进行卷积,通过高斯平均差分得到差分图像,然后对差分图像采取非线性处理后计算相似度谱,并再次进行非线性处理来预测图像质量.在测试数据库TID2008、TID2013、LIVE、CSIQ上的数值实验结果表明,该算法能获得较好的评价效果. 展开更多
关键词 图像质量评价 人类视觉系统 高斯平均差分 激活函数 非线性处理
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基于改进LeNet-5的油井井号识别方法 预览
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作者 刘建伯 娄洪亮 《自动化技术与应用》 2019年第1期75-80,共6页
针对目前油井井号识别效率低,识别方法效果差的问题,本文采用基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法进行识别。针对传统卷积神经网络LeNet-5结构应用在井号识别中存在的不足,本文通过转换模型中卷积核大小... 针对目前油井井号识别效率低,识别方法效果差的问题,本文采用基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法进行识别。针对传统卷积神经网络LeNet-5结构应用在井号识别中存在的不足,本文通过转换模型中卷积核大小、增加高效降维层、使用混合激活函数,三方面进行改进。经过实验,改进后的LeNet-5模型与传统网络结构相比,减少训练时间、提高准确率,在油井井号识别上具有明显的优势。 展开更多
关键词 卷积神经网络 LeNet-5 油井井号识别 激活函数
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基于Jetson TX1的目标检测系统 预览
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作者 葛雯 张雯婷 孙旭泽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第5期539-543,共5页
针对目标检测算法在实际应用中速度仍需提高的问题,提出一种改进的YOLOv3算法.通过将多层次特征金字塔网络嵌入到YOLOv3算法中的DarkNet-53网络,解决了由实际检测对象尺度差异引起的误差问题,既增加了输出特征的尺度,又加深了网络层数;... 针对目标检测算法在实际应用中速度仍需提高的问题,提出一种改进的YOLOv3算法.通过将多层次特征金字塔网络嵌入到YOLOv3算法中的DarkNet-53网络,解决了由实际检测对象尺度差异引起的误差问题,既增加了输出特征的尺度,又加深了网络层数;并针对损失函数中的激活函数零均值、梯度消失等问题,提出了一种新的激活函数.实验结果表明,改进的YOLOv3算法可以更好地对多尺度目标进行检测,提高了检测速度和准确性,并在硬件上实现时具有较为高效的性能表现. 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv3算法 多层次特征金字塔 尺度差异 激活函数 零均值 梯度消失 多尺度目标
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通元针法结合西医常规疗法对脑梗死恢复期气虚血瘀证患者血小板活化指标的影响
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作者 黄琼 罗玳红 《国际中医中药杂志》 2019年第4期343-346,共4页
目的探讨通元针法结合西医常规疗法对脑梗死恢复期气虚血瘀证患者血小板活化指标的影响。方法将符合入选标准的90例患者采用随机数字表法分为2组,每组45例。对照组在常规疗法基础上静脉滴注奥拉西坦注射液、长春西汀,治疗组在对照组基... 目的探讨通元针法结合西医常规疗法对脑梗死恢复期气虚血瘀证患者血小板活化指标的影响。方法将符合入选标准的90例患者采用随机数字表法分为2组,每组45例。对照组在常规疗法基础上静脉滴注奥拉西坦注射液、长春西汀,治疗组在对照组基础上结合通元针法针刺治疗。2组均28d为1个疗程,共治疗2个疗程。采用Barthel指数评价日常生活能力,采用美国国立卫生院神经功能缺损评分量表(National Institutes of Health Stroke Scale,NIHSS)评价神经功能缺损程度;采用ELISA法检测血小板活化因子(platelet-activating factor,PAF)水平,采用流式细胞仪检测血小板膜糖蛋白GPⅡb/GPⅢa复合物纤维蛋白原受体(Platelet glycoprotein GP Ⅱb/GPⅢa complex fibrinogen receptor,PAC-1),评价临床疗效。结果治疗后,治疗组Barthel指数差值[(9.5±4.3)分比(5.6±2.4)分,t=5.312]、NIHSS评分差值[(3.2±0.8)分比(1.5±0.7)分,t=10.728]均高于对照组(P<0.01);PAC-1[(5.51±1.27)%比(6.45±1.66)%,t=3.067]、PAF[(157.02±18.22)pg/ml比(165.81±17.65)pg/ml,t=2.324]水平均低于对照组(P<0.05)。治疗组总显效率为66.6%(30/45)、总有效率为95.6.%(43/45),对照组分别为35.6%(16/45)、64.4%(29/45,2组总显效率与总有效率比较,差异均有统计学意义(χ^2值分别为8.715、13.611,P值均<0.01)。结论通元针法可改善脑梗死恢复期气虚血瘀证患者的日常生活能力,降低神经功能缺损程度与血小板活化程度,提高临床疗效。 展开更多
关键词 通元针法 脑梗死 气虚血瘀证 血小板活化 神经功能缺损 日常生活能力
一种改进型卷积神经网络的图像分类方法 预览
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作者 张斌 王强 《成都信息工程大学学报》 2019年第1期39-43,共5页
基于Keras深度学习框架和卷积层取反操作,提出一种改进型的卷积神经网络结构,网络结构首层采用卷积层取反以增加有效特征信息的传递,有效结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层,最后采用Softmax分类器实现图像分类。在两个公共数据集上,... 基于Keras深度学习框架和卷积层取反操作,提出一种改进型的卷积神经网络结构,网络结构首层采用卷积层取反以增加有效特征信息的传递,有效结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层,最后采用Softmax分类器实现图像分类。在两个公共数据集上,同传统的卷积神经网络模型做对比实验,实验结果表明,改进的卷积网络模型是有效的。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像分类 激活函数
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具有生物真实性的强抗噪性神经元激活函数 预览
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作者 麦应潮 陈云华 张灵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期206-210,共5页
当前人工神经网络虽然在图像识别等方面媲美人脑,但因其所采用的激活函数ReLU和Softplus等只是对生物神经元输出响应特性的高度简化与模拟,使其在抗噪性、不确定性信息处理及功耗等方面与人脑仍存在巨大差距。通过分析生物神经元仿真实... 当前人工神经网络虽然在图像识别等方面媲美人脑,但因其所采用的激活函数ReLU和Softplus等只是对生物神经元输出响应特性的高度简化与模拟,使其在抗噪性、不确定性信息处理及功耗等方面与人脑仍存在巨大差距。通过分析生物神经元仿真实验,以其响应特性为基础,引入反映每个神经元随机性的参数η,构建出一种具有生物真实性的强抗噪性激活函数Rand Softplus。最后将该激活函数应用于深度残差网络,并基于人脸表情数据集对其进行验证。结果表明,在输入无噪声或具有少量噪声时,文中提出的激活函数与当前主流激活函数的识别精度基本持平,当输入包含较大噪声时,文中所提激活函数的识别精度远高于其他激活函数,表现出了良好的抗噪性能。 展开更多
关键词 激活函数 抗噪性 LIF模型 神经网络
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Coexistence and local Mittag–Leffler stability of fractional-order recurrent neural networks with discontinuous activation functions
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作者 黄玉娇 陈时俊 +1 位作者 杨旭华 肖杰 《中国物理B:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第4期131-140,共10页
In this paper, coexistence and local Mittag–Leffler stability of fractional-order recurrent neural networks with discontinuous activation functions are addressed. Because of the discontinuity of the activation functi... In this paper, coexistence and local Mittag–Leffler stability of fractional-order recurrent neural networks with discontinuous activation functions are addressed. Because of the discontinuity of the activation function, Filippov solution of the neural network is defined. Based on Brouwer’s fixed point theorem and definition of Mittag–Leffler stability, sufficient criteria are established to ensure the existence of (2k + 3)^n (k ≥ 1) equilibrium points, among which (k + 2)^n equilibrium points are locally Mittag–Leffler stable. Compared with the existing results, the derived results cover local Mittag–Leffler stability of both fractional-order and integral-order recurrent neural networks. Meanwhile discontinuous networks might have higher storage capacity than the continuous ones. Two numerical examples are elaborated to substantiate the effective of the theoretical results. 展开更多
关键词 FRACTIONAL-ORDER RECURRENT neural network LOCAL Mittag–Leffler STABILITY DISCONTINUOUS activation function
基于不同ELM的西北旱区参考作物蒸散量模拟模型 预览
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作者 徐颖 张皓杰 +3 位作者 崔宁博 冯禹 胡笑涛 龚道枝 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第1期6-12,共7页
参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-... 参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-Monteith(P-M)模型的ET0计算结果为标准值,基于"sin"、"radbas"和"hardlim"3种激活函数构建27种极限学习机模型(extreme learning machine,ELM,分别记为ELM-sini、ELM-radj、ELM-hardk),并将其模拟结果与Hargreaves-Samani(H-S)、Makkink(MK)、Irmark-Allen(I-A)模型进行比较。结果表明:ELM-sin7(输入u2、Tmax和Tmin)的R2和NSE均大于0.96,RMSE小于0.35 mm/d,其GPI排名第4,模型模拟精度较高;ELM-rad5(输入Tmax、Tmin和n)和ELM-sin8(输入Tmax和Tmin)的R2和NSE分别大于0.78和0.76,RMSE小于0.93 mm/d;H-S、MK和I-A模型的R2和NSE分别小于0.77和0.63,RMSE大于1.00 mm/d,可见ELM-rad5和ELM-sin8模型精度明显高于相同输入下的其他物理模型;基于ELM-sin7探究隐含层节点数对模型精度的影响发现隐含层节点数为60~100时模型精度最高;基于ELMsin7模型进行可移植性分析发现,ELM-sin7在西北旱区内各训练站点和模拟站点组合下模拟精度较高。因此,在相同气象因子组合输入下,ELM-sini和ELM-radj模型模拟精度明显高于ELM-hardk,其中ELM-sin7模拟精度较高适用于西北旱区气象因子较少时的ET0模拟;而较传统物理模型,仅有温度和日照时数时ELM-rad5模型在西北旱区适用性更好,仅有温度时ELM-sin8模型在西北旱区适用性更强。 展开更多
关键词 ET0 ELM 激活函数 隐含层节点数 中国西北旱区
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一种新型激活函数:提高深层神经网络建模能力 预览
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作者 贺扬 成凌飞 +1 位作者 张培玲 李艳 《测控技术》 2019年第4期50-53,58共5页
修正线性单元做为深层神经网络的激活函数,常被用来处理复杂的函数来提高深层神经网络的建模能力。针对传统修正线性单元提出一种新的激活函数——Tanh ReLU,Tanh ReLU在修正线性单元的基础上为其添加一个负值和边界值,同时保证Tanh ReL... 修正线性单元做为深层神经网络的激活函数,常被用来处理复杂的函数来提高深层神经网络的建模能力。针对传统修正线性单元提出一种新的激活函数——Tanh ReLU,Tanh ReLU在修正线性单元的基础上为其添加一个负值和边界值,同时保证Tanh ReLU函数在原点处相切,以此克服由于修正线性单元激活函数非零均值激活、极大输出值和原点处不连续的缺点而损害网络的生成。将此新的激活函数应用于MNIST手写数据分类实验以验证其建立的深层神经网络的性能;同时针对网络中不同的超参数的选择,来进一步验证Tanh ReLU对于提高深层神经网络模型性能的影响。实验结果表明:与修正线性单元相比,Tanh ReLU建立的深层神经网络得到了更好的分类结果,实现了提高深层神经网络分类性能的目的。 展开更多
关键词 深层神经网络 激活函数 修正线性单元 分类性能
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基于卷积神经网络的图像去雾算法 预览
19
作者 陈清江 张雪 柴昱洲 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期220-227,共8页
针对传统的基于先验知识与假设条件的去雾算法在实际应用中受到太多限制的问题,本文提出了一种基于端到端卷积神经网络的去雾算法,即通过学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系实现图像去雾。首先,该算法采用了多尺度映射,通过多尺度的... 针对传统的基于先验知识与假设条件的去雾算法在实际应用中受到太多限制的问题,本文提出了一种基于端到端卷积神经网络的去雾算法,即通过学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系实现图像去雾。首先,该算法采用了多尺度映射,通过多尺度的卷积提取出雾霾图像的较多细节信息特征;其次,运用反卷积以减少训练网络的复杂性;最后,结合浅层与深层的合并机制将删除特征图中的伪像素,提高恢复无雾图像的质量。实验结果表明,本文提出的去雾算法在自然雾天图像和合成雾天图像上均优于其它对比算法,并且合成雾天图像在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)两个重要的图像评价指标上都取得了良好的表现。 展开更多
关键词 卷积神经网络 多尺度映射 反卷积 大气散射模型 激活函数
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氯吡格雷联合阿司匹林对短暂性脑缺血患者的疗效 预览
20
作者 董永华 《西藏医药》 2019年第2期19-21,共3页
目的观察氯吡格雷联合阿司匹林对短暂性脑缺血患者血小板活化及凝血功能的影响。方法选取2014年11月~2017年6月于本院接受治疗的短暂性脑缺血患者104例,将其分为对照组与观察组,每组52例。对照组接受阿司匹林治疗,观察组接受氯吡格雷联... 目的观察氯吡格雷联合阿司匹林对短暂性脑缺血患者血小板活化及凝血功能的影响。方法选取2014年11月~2017年6月于本院接受治疗的短暂性脑缺血患者104例,将其分为对照组与观察组,每组52例。对照组接受阿司匹林治疗,观察组接受氯吡格雷联合阿司匹林治疗。对比两组疗效。结果观察组治疗总有效率(94.23%),对照组(75.00%),差异具有统计学意义(P <0.05);治疗后CD63、CD62P水平观察组低于对照组,差异具有统计学意义(P <0.05)。结论氯吡格雷联合阿司匹林治疗短暂性脑缺血患者疗效确切,且可改善患者凝血功能,抑制血小板活化。 展开更多
关键词 短暂性脑缺血发作 氯吡格雷 阿司匹林 血小板活化 凝血功能
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