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摘要:
卷积神经网络在图像识别领域取得很好的效果,但其网络结构对图像识别的效果和效率有较大的影响,为改善识别性能,通过重复使用较小卷积核,设计并实现一种新的卷积神经网络结构,有效地减少训练参数的数量,并能够提高识别的准确率。与图像识别领域当前具有世界先进水平的ILSVRC挑战赛中取得较好成绩的算法对比实验.验证这种结构的有效性。
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的图像识别算法设计与实现
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 卷积神经网络 深度学习 图像识别 机器学习 神经网络
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 61-66
页数 6页 分类号 TP183
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高茂庭 上海海事大学信息工程学院 83 424 11.0 16.0
2 王振 上海海事大学信息工程学院 5 75 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
深度学习
图像识别
机器学习
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
总下载数(次)
3
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0
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