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基于混合判别受限波兹曼机的音乐自动标注算法
被引量：
5
1
作者
王诗俊
陈宁
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第4期540-545,共6页
对于音乐自动标注任务,在很多情况下,未标注的歌曲量远远超过已标注的歌曲数据,从而导致训练结果不理想。生成模型能够在某种程度上适应少量数据集的情况,得出较为满意的结果,然而,在有充分数据集的情况下生成模型的效果却劣于判别模型...
对于音乐自动标注任务,在很多情况下,未标注的歌曲量远远超过已标注的歌曲数据,从而导致训练结果不理想。生成模型能够在某种程度上适应少量数据集的情况,得出较为满意的结果,然而,在有充分数据集的情况下生成模型的效果却劣于判别模型。本文提出了一种结合生成模型与判别模型两者优势的面向音乐自动标注的混合判别波兹曼机模型,该模型可明显提升音乐自动标注的准确率。实验结果表明,混合波兹曼机的效果不仅好于传统的机器学习模型,同时,模型在拥有足够训练数据量的情况下与判别模型效果相当,且在训练集较少的情况下效果也好于判别模型。另外,为了防止模型过拟合,还引入了Dropout规则化方法以进一步加强模型的性能。
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关键词
音乐自动标注
混合判别
受限波兹曼机
机
器学习
人工智能
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职称材料
基于深信度网络分类算法的行人检测方法
被引量：
7
2
作者
张阳
刘伟铭
吴义虎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第2期594-597,共4页
针对目前浅层分类方法存在训练样本数量过大和拟合复杂函数能力较弱等问题,提出一种改进的基于深信度网络分类算法的行人检测方法。通过搭建带T分布函数显层节点的受限波兹曼机输入端改进深信度网络的输入方式,将行人特征提取信息通过...
针对目前浅层分类方法存在训练样本数量过大和拟合复杂函数能力较弱等问题,提出一种改进的基于深信度网络分类算法的行人检测方法。通过搭建带T分布函数显层节点的受限波兹曼机输入端改进深信度网络的输入方式,将行人特征提取信息通过输入端的显层结构转换为分类器可以识别的伯努利分布方式;搭建多隐层受限波兹曼机中间层结构,实现隐层结构间的数据传递,保留关键信息。最后,利用BP神经网络搭建分类结构的输出端,实现分类误差信息反向传播并对分类结构的参数进行微调,不断优化分类器结构。实验证明,改进的深信度网络行人检测算法性能优于经典浅层分类算法,算法的检测速度也能满足使用要求。
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关键词
智能交通
行人检测
深信度网络
受限波兹曼机
深度学习
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职称材料
结合纹理特征和深度学习的行人检测算法
被引量：
7
3
作者
张阳
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第2期206-210,共5页
针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSR...
针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的自优化.研究结果表明,该算法可行、有效,且性能优于经典浅层机器学习行人检测算法.
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关键词
行人检测
深度学习
纹理特征
受限波兹曼机
智能交通
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职称材料
题名
基于混合判别受限波兹曼机的音乐自动标注算法
被引量：
5
1
作者
王诗俊
陈宁
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第4期540-545,共6页
基金
国家自然科学基金(61271349)
文摘
对于音乐自动标注任务,在很多情况下,未标注的歌曲量远远超过已标注的歌曲数据,从而导致训练结果不理想。生成模型能够在某种程度上适应少量数据集的情况,得出较为满意的结果,然而,在有充分数据集的情况下生成模型的效果却劣于判别模型。本文提出了一种结合生成模型与判别模型两者优势的面向音乐自动标注的混合判别波兹曼机模型,该模型可明显提升音乐自动标注的准确率。实验结果表明,混合波兹曼机的效果不仅好于传统的机器学习模型,同时,模型在拥有足够训练数据量的情况下与判别模型效果相当,且在训练集较少的情况下效果也好于判别模型。另外,为了防止模型过拟合,还引入了Dropout规则化方法以进一步加强模型的性能。
关键词
音乐自动标注
混合判别
受限波兹曼机
机
器学习
人工智能
Keywords
annotating music
hybrid discriminative restricted Boltzmann machines
machine learning
artificial intelligence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深信度网络分类算法的行人检测方法
被引量：
7
2
作者
张阳
刘伟铭
吴义虎
机构
福建工程学院交通运输学院
华南理工大学土木与交通学院
长沙理工大学交通运输工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第2期594-597,共4页
基金
国家自然基金资助项目(51278072)
福建省自然科学基金项目(2015J05118)
+1 种基金
福建省教育厅科技项目(JA14224)
福建工程学院博士科研启动基金资助项目(GY-Z13105)
文摘
针对目前浅层分类方法存在训练样本数量过大和拟合复杂函数能力较弱等问题,提出一种改进的基于深信度网络分类算法的行人检测方法。通过搭建带T分布函数显层节点的受限波兹曼机输入端改进深信度网络的输入方式,将行人特征提取信息通过输入端的显层结构转换为分类器可以识别的伯努利分布方式;搭建多隐层受限波兹曼机中间层结构,实现隐层结构间的数据传递,保留关键信息。最后,利用BP神经网络搭建分类结构的输出端,实现分类误差信息反向传播并对分类结构的参数进行微调,不断优化分类器结构。实验证明,改进的深信度网络行人检测算法性能优于经典浅层分类算法,算法的检测速度也能满足使用要求。
关键词
智能交通
行人检测
深信度网络
受限波兹曼机
深度学习
Keywords
ITS
pedestrian detection
deep belief network （DBN）
restricted Boltzmann machine （RBM）
deep learning
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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职称材料
题名
结合纹理特征和深度学习的行人检测算法
被引量：
7
3
作者
张阳
机构
福建工程学院交通运输学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第2期206-210,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61304210)
福建省自然科学基金项目(2015J05118)
+1 种基金
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JA14224)
福建工程学院博士科研启动基金项目(GY-Z13105)
文摘
针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的自优化.研究结果表明,该算法可行、有效,且性能优于经典浅层机器学习行人检测算法.
关键词
行人检测
深度学习
纹理特征
受限波兹曼机
智能交通
Keywords
pedestrian detection
deep learning
texture feature
restricted boltzmann machine
ITS
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合判别受限波兹曼机的音乐自动标注算法
王诗俊
陈宁
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深信度网络分类算法的行人检测方法
张阳
刘伟铭
吴义虎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结合纹理特征和深度学习的行人检测算法
张阳
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
7
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职称材料
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