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针对经典人脸识别卷积神经网络(CNN)结构中因网络层次设计过深导致计算量大且训练耗时长的问题,设计一种改进的卷积神经网络结构,该结构由3个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个分类层组成。利用Softmax回归算法进行人脸分类识别,卷积神经网络在输出层利用改进的Softmax进行分类。实验结果表明:在AR人脸库上,所述方法的识别率接近100%,优于传统人脸识别方法,其训练速度也明显快于普通的卷积神经网络,验证了改进方法的有效性。 相似文献
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针对当前算法在进行目标数据特征提取时存在提取准确率不高、效率低、特异性和灵敏度较差,以及网络节点能耗较高的问题,提出一种基于大数据深度残差学习的特征提取算法,将深度学习的灰色神经网络与残差学习方法进行有机结合,求得了深度残差学习网络模型的微分方程以及时间响应公式,并计算了网络初始权值和阈值;根据深度学习的灰色神经网络拓扑结构获得深度残差学习网络各层的输出参量,采用误差反向传播方法和附加动量法对深度残差学习网络的阈值和权值进行实时更新和调整,完成深度残差学习的网络模型构建,并采用模型精度和后验差比值对该模型进行精度检验,将经过检验合格的网络模型用于目标数据特征提取。通过多组实验测试,证明所提算法相比于其他对比算法有效减少特征提取错误率、提高了执行效率,具有较高的灵敏度和特异性,大大减小了网络节点总体能量消耗,延长了网络生存寿命。 相似文献
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由于传统的深度卷积神经网络用于人脸识别时,往往结构层数多,参数量大,训练难度高。本文在经典网络Le Net-5的基础上提出一种新的卷积神经网络模型来进行人脸识别。首先,结构上包含两个子卷积网络,实现多卷积的功效;然后,对于提取人脸特征的卷积层和池化层采取融合,以减少网络参数及训练时间;采用两个全连接层,第一个全连接层与前面完成特征提取的每个单层连接来实现对多尺度特征的采集;最后的分类层采用Softmax分类器。实验结果表明,与传统结构模型相比,识别率有所提高,其训练速度提升了,验证了新网络模型人脸识别方法的有效性。 相似文献
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近年来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域取得了一系列突破性的研究成果,其强大的特征学习与分类能力引起了广泛的关注,具有重要的分析与研究价值。随着我国科技化的快速发展,智能监控技术的应用也在快速的发展。智能监控技术现在主要是依靠目标检测来实现,但是,在传统的目标检测技术上还存在一些不足之处。比如,目检测效果不够好,误检率高等。因此,继续对目标检测算法进行研究和优化仍然具有重要意义。在本文中,将讨论深度卷积神经网络在目标检测任务中实际应用,同时该技术的产生对城市管理和智能监控技术的发展带来的深远意义。 相似文献
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当前卷积神经网络应用于图像识别已成为研究的热点之一。相比于Tensorflow,Keras使用最少的程序代码、花费最少的时间就可以建立深度学习模型,进行训练、评估准确率,并进行预测。在Python的环境下输入CIFAR-10数据集,对图片进行归一化、数据增强等预处理后,利用Keras构造改进的VGG16卷积神经网络结构对CIFAR-10图像数据集进行建模和预测,最后通过比较不同的Batch Size来比较不同模型的准确率和损失,实验结果表明当Batch Size为128,CIFAR-10数据集识别正确率达到89%,明显高于其他方法。 相似文献
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特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度的物体的基组成部分。由于特征金字塔非常消耗内存和计算资源,所以在使用深度学习进行目标检测的应用中一般避免使用它。该文使用深度卷积网络中本身的多尺度的层结构,构建了无额外计算消耗的特征金字塔。建立了一种从上到下横向连接的网络结构,称为特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)。在Faster R-CNN中使用FPN,使用MS COCO数据集的基准测试,成为了最好的图像目标检测模型之一。 相似文献
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深度学习是机器学习的一个领域.目前,已成为一种有前途的智能轴承故障诊断工具.本研究对深度学习在轴承故障诊断方面的应用进行系统综述.简要介绍了三种流行的轴承故障诊断深度学习算法:自动编码器、受限玻尔兹曼机和卷积神经网络,并讨论了该研究领域的进一步应用和挑战. 相似文献
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《科技管理研究》2020,(8)
针对产业集群与颠覆性技术创新之间的影响机制展开研究,通过调整产业集群创新网络结构促进产业集群内部颠覆性技术创新的发生,改善产业集群发展现状。基于社会网络理论建立创新网络结构、双元性学习、颠覆性创新三者之间的理论模型,以上海"张江药谷"医药行业134家企业、研究机构等作为调研样本,通过问卷调查以及专利分析收集样本数据进行实证分析。通过多元回归分析检验发现,"张江药谷"医药行业创新网络结构的位置中心性、网络稳定性以及网络结构洞3个网络性质对颠覆性创新具有显著的正向影响;利用式学习在创新网络结构的位置中心性、网络稳定性以及网络结构洞与颠覆性创新之间起中介作用;探索式学习在位置中心性、网络稳定性与颠覆性创新之间起中介作用,在网络结构洞与颠覆性创新之间没有中介效应。以期对帮助企业通过改善创新网络结构、促进颠覆性创新提供参考。 相似文献
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产业创新网络中企业技术学习研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文运用复杂网络进行仿真,分析产业创新网络的网络结构以及企业不同的技术学习策略对技术学习的绩效的影响。研究结果表明:(1)产业创新网络从随机网络演化为无尺度网络极大的提高了网络内企业技术学习的绩效;(2)综合考虑连接强度与临近成员技术水平的权衡主义倾向技术学习策略不仅能获得较高的技术学习效率,而且能有效的降低整个产业创新网络的产业技术差距,是一种明显优于只考虑其中一种因素的技术学习策略的策略。 相似文献