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1. chinaXiv:202009.00061 [pdf]

基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别

赵力; 宋威
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题,基于卷积神经网络,提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互,增强分类模型的局部特征学习能力;卷积神经网络分支可以有效地学习到目标的全局特征,弥补交互分支中忽略的全局信息。在Fish4-Knowledge(F4K)、EILAT、RAMAS三个数据集上取得了98.9%、98.3%、97.9%的准确率,较前人方法有显著提高;视觉解释也验证了该模型可以有效地捕捉到局部特征并消除背景影响。最终显示,该模型在水下环境具有良好的分类性能。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1594Downloads193 Comment 0

2. chinaXiv:201805.00477 [pdf]

稀疏和标签约束半监督自动编码机的分类算法

王慧玲; 宋威; 王晨妮
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

自动编码机通过深度无监督学习能够表达数据的语义特征,但由于其隐含层节点个数难以有效确定,所处理的数据进一步用于分类时常会导致分类准确度低,稳定性弱等问题。针对这些问题,提出了一种稀疏和标签约束的半监督自动编码机(SLRAE),以实现无监督学习与监督学习的有机结合,更准确地抽取样本的本质特征。稀疏约束项针对每个隐含结点的响应添加约束条件,从而在隐含神经元数量较多的情况下仍可发现数据中潜在的结构;同时引入标签约束项,以监督学习的方式比对实际标签与期望标签,针对性地调整网络参数,进一步提高分类准确率。为验证所提方法的有效性,实验中对多个数据集进行广泛地测试,其结果表明,相对传统自动编码机(AE),稀疏自动机(SAE),以及极限学习机(ELM),SLRAE所处理的数据应用于同一分类器,能明显提高分类准确率和稳定性。

submitted time 2018-05-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits854Downloads522 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00218 [pdf]

基于雅克比稀疏自动编码机的手写数字识别算法

王慧玲; 宋威
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

由于手写数字边缘轮廓差异大造成书写风格的不同,为了提高识别准确度,通过在自动编码机中加入稀疏约束项和雅克比正则项,提出一种雅克比稀疏自动编码机(JSAE)的算法进行手写数字识别。加入稀疏约束项能够有效提取数据中的隐藏结构,而雅克比正则化可以描述数据点的边缘特征,提高自动编码器算法的学习能力,从而更准确地抽取样本的本质特征。实验结果表明,JSAE在分类准确率上要高于自动编码机(AE)和稀疏自动编码机(SAE)算法。

submitted time 2018-05-20 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits854Downloads497 Comment 0

4. chinaXiv:201805.00068 [pdf]

批量正则化DBN分类方法研究

李蓓蓓; 宋威; 戴鑫
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对深度置信网络(DBN)在微调过程中易受训练参数影响的问题,提出一种批量正则化DBN分类方法(BNDBN)。该方法首先利用DBN进行无监督学习以获得原始数据的高层次表达;然后通过引入尺度变换和平移变换参数对网络中间层的输出特征每一维进行批量正则化处理;并将处理后的特征输入到非线性变换激活层中;最后使用随机梯度下降法对仿射变换参数以及原始网络的参数进行训练学习。BNDBN方法减少了梯度对参数规模的依赖性,有效解决了因网络参数变化而造成的激活函数值分布变化的问题,提高了训练效率。为了检验所提出方法的有效性,选取MNIST手写体数据库和USPS手写数字识别库进行测试,通过与Dropout-DBN、DBN、ANN、SVM、KNN对比,结果表明,提出的方法分类准确率明显提高,具有更强的特征提取能力。

submitted time 2018-05-02 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits908Downloads455 Comment 0

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