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题名面向触觉识别的神经结构搜索算法
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作者
邹子超
李玉良
陈萌
马飞红
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机构
东华大学机械工程学院
东华大学人工智能研究院
上海工业大数据工程技术研究中心
上海市空间飞行器机构重点实验室
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出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第6期1209-1217,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(52175219,U21B6002)。
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文摘
针对手工设计神经网络需要耗费一定时间和精力的问题,本文提出了一种基于自学习遗传算法的两级式神经结构搜索算法,并应用于触觉识别领域。设计了一种自学习遗传算法,利用强化学习优化遗传算法的选择、交叉和变异算子,以求遗传算法加速收敛,并在陷入局部最优时跳出局部最优;基于自学习遗传算法,提出了两级式神经网络结构搜索算法,用于搜索适合处理触觉时序数据的卷积神经网络和循环神经网络串联模型,且为卷积神经网络和循环神经网络模块引入了层间残差连接以解决网络退化问题,并使用公开触觉数据集对算法进行了实验验证。自建包含22类实验样品的触觉数据集,基于数据集进行了搜索算法实验,并对搜索得到的最优网络进行了分类识别测试,识别准确率为96.81%,与长短期记忆网络、门控循环单元网络和卷积神经网络与长短记忆网络串联模型进行对比,对比结果显示:本文搜索算法搜索出的网络性能更加优异,识别率更高,进一步证明了算法的有效性。
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关键词
神经网络结构搜索
触觉识别
强化学习
遗传算法
卷积神经网络和循环神经网络串联模型
触觉传感器
卷积神经网络与循环神经网络串联模型
层间残差连接循环神经网络模型
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Keywords
neural architecture search algorithm
tactile recognition
reinforcement learning
genetic algorithm
se-ries model of CNN-RNN
tactile sensor
series model of CNN-LSTM
interlayer residual connection RNN
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分类号
TP38
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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