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基于稀疏卷积核的卷积神经网络研究及其应用
基于稀疏卷积核的卷积神经网络研究及其应用
作者:
刘向阳
叶会娟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
卷积神经网络
卷积核
稀疏约束
梯度算子
摘要:
针对卷积神经网络训练图像数据时,其学习到的卷积核是杂乱无章,没有规则的,提出了基于稀疏卷积核的卷积神经网络算法.该方法通过对平方误差代价函数加入稀疏约束项,在反向传播中修正卷积核时,使其学习到的部分卷积核近似于一阶微分梯度算子,即学习到的卷积核中部分值是0或者趋于0,可更好地来提取图像边缘特征.通过对手语图像数据及车牌图像数据进行训练的实验结果显示,其学习到的部分卷积核具有近似一阶微分的模板形式;并且相对经典卷积神经网络,该算法的识别正确率有所提高.
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文献信息
篇名
基于稀疏卷积核的卷积神经网络研究及其应用
来源期刊
信息技术
学科
工学
关键词
深度学习
卷积神经网络
卷积核
稀疏约束
梯度算子
年,卷(期)
2017,(10)
所属期刊栏目
基金项目
研究方向
页码范围
5-9
页数
5页
分类号
TP391.41
字数
4180字
语种
中文
DOI
10.13274/j.cnki.hdzj.2017.10.002
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
刘向阳
河海大学理学院
16
50
4.0
7.0
2
叶会娟
河海大学理学院
1
2
1.0
1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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卷积神经网络
卷积核
稀疏约束
梯度算子
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
信息技术
主办单位:
黑龙江省信息技术学会
中国电子信息产业发展研究院
中国信息产业部电子信息中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-2552
CN:
23-1557/TN
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区黄河路122号
邮发代号:
14-36
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
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