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1. chinaXiv:201901.00022 [pdf]

基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别

王泓霖; 李伟; 许强; 徐建业; 张军
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于深度置信网络(DBN)的高分辨率雷达距离像(HRRP)识别方法。首先利用受限玻尔兹曼机(RBM)对HRRP数据进行逐层无监督训练,根据对比散度(CD)算法更新网络参数,通过误差重构设计DBN深度,而后利用反向传播(BP)机制对DBN模型参数进行有监督的微调,最后基于该模型实现了HRRP的分类与识别。实验结果表明,与传统神经网络相比,基于本文设计的深度置信网络的识别准确率及噪声鲁棒性显著提高,识别准确率可提高8.5%。

submitted time 2019-01-03 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits524Downloads290 Comment 0

2. chinaXiv:201810.00076 [pdf]

基于深度置信网络的实木板材缺陷及纹理识别研究

胡忠康; 刘英; 周晓林; 赵乾; 沈鹭翔
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对在现代木材加工企业中,实木板材以缺陷及纹理为主要品质分级要素的需求,提出利用基于局部二值模式、自学习的深度置信网络与Softmax分类器组合的深度学习算法,实现对实木板材缺陷及纹理的分类。首先提取实木板材的缺陷及纹理特征,在此基础上利用深度置信网络对经过局部二值化处理的特征进行训练学习,并采用可自学习的学习率算法优化收敛速度、减少训练时间,最后使用Softmax分类器获取常见缺陷及直纹、花纹的分类结果。通过与BP神经网络、支持向量机、极限学习机等几种经典算法的比较,采用深度置信网络得到的实木板材缺陷及纹理识别的误差率在3.59%左右,在实木板材缺陷和纹理上取得了更好的识别效果。

submitted time 2018-10-11 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits318Downloads159 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00047 [pdf]

一种改进的深度置信网络在交通流预测中的应用

赵庶旭; 崔方
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对现有交通流预测方法忽视对交通流数据自身特征的有效利用以及不能模拟更复杂的数学运算,提出了一种改进深度置信网络(deep belief network,DBN)的交通流预测方法。该方法结合深度置信网络模型与Softmax回归作为预测模型,利用连续受限玻尔兹曼机(continuous restricted Boltzmann machines,CRBM)处理输入特征向量,利用自适应学习步长(adaptive learning step,ALS)减少RBM训练网络模型时重建误差所需的时间,用改进的深度置信网络模型进行交通流特征学习,在网络顶层连接Softmax回归模型进行流量预测。实验结果表明,在实际的交通流数据预测中,改进的DBN模型的预测准确率以及时间复杂度相比传统预测模型都得到了较好的改善。

submitted time 2018-05-02 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits858Downloads595 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》 Hits660Downloads298 Comment 0

5. chinaXiv:201605.00570 [pdf]

深度学习概述

常虹; 山世光
Subjects: Computer Science >> Computer Application Technology

深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监 督的方式从大规模数据(例如图像、声音和文本)中学习特征。近年来,深度学习在计算机视觉、语音识 别等研究领域取得的巨大成功使得研究者们对其寄予更多的关注。本文从深度学习的概念、发展历程、模 型、训练方法以及应用等几个方面对其进行概述,并对深度学习的未来发展做出展望。

submitted time 2016-05-03 Hits38836Downloads7229 Comment 1

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