期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于增强引力搜索和神经网络的图像分类
被引量：
1
1
作者
侯小毛
马凌
赵月爱
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第12期3495-3502,共8页
深度神经网络对于图像分类问题具有较好的准确性,但深度卷积神经网络的参数繁多且难以确定,针对这种情况,提出基于增强引力搜索算法和卷积神经网络的图像分类算法。为引力搜索算法引入对数引力常量衰减函数、交叉算子和变异算子,增强引...
深度神经网络对于图像分类问题具有较好的准确性,但深度卷积神经网络的参数繁多且难以确定,针对这种情况,提出基于增强引力搜索算法和卷积神经网络的图像分类算法。为引力搜索算法引入对数引力常量衰减函数、交叉算子和变异算子,增强引力搜索的全局搜索能力。设计直接的深度神经网络编码形式,有利于加快引力搜索的计算速度,给出agent各个属性的更新方法。实验结果表明,该方法在保持较高图像分类准确率的情况下,成功加快了深度神经网络参数的学习速度。
展开更多
关键词
深度学习
卷积神经网络
重引力搜素算法
超参数
图像分类
数据挖掘
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于增强引力搜索和神经网络的图像分类
被引量：
1
1
作者
侯小毛
马凌
赵月爱
机构
湖南信息学院电子信息学院
太原师范学院计算机系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第12期3495-3502,共8页
基金
湖南省应用特色学科建设基金项目(湘教通〔2018〕469号)
湖南省教育厅科学研究基金项目(18B571)。
文摘
深度神经网络对于图像分类问题具有较好的准确性,但深度卷积神经网络的参数繁多且难以确定,针对这种情况,提出基于增强引力搜索算法和卷积神经网络的图像分类算法。为引力搜索算法引入对数引力常量衰减函数、交叉算子和变异算子,增强引力搜索的全局搜索能力。设计直接的深度神经网络编码形式,有利于加快引力搜索的计算速度,给出agent各个属性的更新方法。实验结果表明,该方法在保持较高图像分类准确率的情况下,成功加快了深度神经网络参数的学习速度。
关键词
深度学习
卷积神经网络
重引力搜素算法
超参数
图像分类
数据挖掘
Keywords
deep learning
convolutional neural networks
gravitational search algorithm
hyper parameters
image classification
data mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强引力搜索和神经网络的图像分类
侯小毛
马凌
赵月爱
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
