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基于连续非对称卷积结构的手写体数字识别
被引量：
7
1
作者
张志佳
吴天舒
+2 位作者
刘云鹏
方景哲
李雅红
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018年第5期518-523,共6页
为了提高手写体数字识别的准确率,设计并提出了一种基于连续非对称卷积结构的手写体数字识别的深度学习算法.以连续非对称卷积结构为基础,结合极限学习机和MSRA初始化设计网络结构.在识别输入图像时,利用CUDA并行计算与Cudnn神经网络GP...
为了提高手写体数字识别的准确率,设计并提出了一种基于连续非对称卷积结构的手写体数字识别的深度学习算法.以连续非对称卷积结构为基础,结合极限学习机和MSRA初始化设计网络结构.在识别输入图像时,利用CUDA并行计算与Cudnn神经网络GPU加速库对手写体数字识别进行加速.在MNIST手写体数字数据库上进行实验,提出的网络结构识别准确率达到99.62%,单张图像识别速度为0.005 8 s.经实验结果对比表明,该网络结构在识别准确率和识别速度上得到有效提升.
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关键词
连续非对称卷积结构
手写体数字识别
极限学习机
深度学习
批量正则化
MSRA初始化
CUDA并行计算
MNIST数据库
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职称材料
题名
基于连续非对称卷积结构的手写体数字识别
被引量：
7
1
作者
张志佳
吴天舒
刘云鹏
方景哲
李雅红
机构
沈阳工业大学软件学院
中国科学院沈阳自动化研究所
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018年第5期518-523,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61540069)
装发部共用技术课题项目资助(Y6k4250401)
文摘
为了提高手写体数字识别的准确率,设计并提出了一种基于连续非对称卷积结构的手写体数字识别的深度学习算法.以连续非对称卷积结构为基础,结合极限学习机和MSRA初始化设计网络结构.在识别输入图像时,利用CUDA并行计算与Cudnn神经网络GPU加速库对手写体数字识别进行加速.在MNIST手写体数字数据库上进行实验,提出的网络结构识别准确率达到99.62%,单张图像识别速度为0.005 8 s.经实验结果对比表明,该网络结构在识别准确率和识别速度上得到有效提升.
关键词
连续非对称卷积结构
手写体数字识别
极限学习机
深度学习
批量正则化
MSRA初始化
CUDA并行计算
MNIST数据库
Keywords
continuous asymmetric convolution structure
handwritten numeral recognition
extreme learning machine
deep learning
batch normalization
MSRA initialization
CUDA parallel computing
MNIST database
分类号
TP391.4 [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
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被引量
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1
基于连续非对称卷积结构的手写体数字识别
张志佳
吴天舒
刘云鹏
方景哲
李雅红
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018
7
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