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可用于人脸识别的反馈型二元神经网络(英文)
被引量：
3
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作者
赵杰煜
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第8期1128-1139,共12页
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...
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 。
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关键词
渐进式Boltzmann学习
人脸识别
反馈型二元神经网络
模拟退火算法
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职称材料
题名
可用于人脸识别的反馈型二元神经网络(英文)
被引量：
3
1
作者
赵杰煜
机构
宁波大学信息科学与技术研究所
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第8期1128-1139,共12页
基金
国家自然科学基金 No.6 980 5 0 0 2
浙江省自然科学基金
教育部优秀青年教师基金&&
文摘
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 。
关键词
渐进式Boltzmann学习
人脸识别
反馈型二元神经网络
模拟退火算法
Keywords
stochastic binary network
incremental Boltzmann learning
Markov random field
simulated annealing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
可用于人脸识别的反馈型二元神经网络(英文)
赵杰煜
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
3
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