可用于人脸识别的反馈型二元神经网络

• 作者: 赵杰煜
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 反馈型随机二元神经网络 渐进式Boltzmann学习 马尔可夫随机场 模拟退火
• 年，卷（期）: 2001,（8）
• 页码范围: 1128-1139
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 2675字
• 语种: 中文

摘要

提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络,并将其用于解决复杂的人脸识别问题.该模型采用随机型加权联接,神经元为简单的非线性处理单元.理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布,当网络中神经元个数较多时,平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs分布,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系.在设计了一种新型模拟退火和渐进式Boltzmann学习算法后,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别,实验结果证实了系统的可行性和高效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰煜	宁波大学信息科学与技术研究所	82	637	14.0	21.0