回声状态网络及其在图像边缘检测中的应用

• 作者: 裴承丹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 回声状态网络 边界检测 统计向量
• 年，卷（期）: 2008,（19）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 172-174,192
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.19.052

摘要

循环神经网络(RNN,也称反馈神经网络)是一种重要的人工神经网络,与前馈神经网络相比具有更好的学习能力和更快的收敛速度.但其隐层结构的设计一直是个难点问题.回声状态网络(ESN)有效地解决了上述问题,相比于以前的循环神经网络,其具有结构独特、稳定性好、学习过程简单快捷等特点.介绍了回声状态网络及其学习方法,将其用于图像的边缘检测中,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴承丹	中南民族大学工商学院	1	27	1.0	1.0