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本文系统地讨论了离散型前向神经网络Madaline的输出对网络参数扰动的敏感性计算.首先,根据神经元Adaline的离散特性,提出了一种离散随机技术方法,推导了Adaline敏感性近似计算公式.该方法从理论上解决了已有的连续随机技术方法无法处理的情况,取消了过强的限制条件,并使得从理论上对Adaline敏感性近似计算进... 相似文献
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Google的PageRank算法通过对超链接结构的分析,有效地提高了搜索结果的排序质量。PowerExtrapolation算法通过特征值直接求解马尔可夫超链接矩阵的主特征向量,但该算法的迭代次数与参数d的选择密切相关,而参数d的确定目前无明显规律可寻。另一方面,AdaptiveMethod通过将马尔可夫超链接矩阵稀疏化以达到节省迭代时间的目的。文章在PowerExtrapolation算法的基础上引入AdaptiveMethod,实验结果初步证明了新算法可以减少迭代运算的时间。 相似文献
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为了解决传统图像风格化算法生成图像的多样性较差的问题,本文提出一种基于EBGAN(Energy-Based Generative Adversarial Net)的网络模型,即在鉴别器中引入能量函数思想,设计Autoencoder使其能分别针对真假输入产生不同重构结果,计算输入图像重构前后的误差值,以此误差值作为能量概念用来鉴别输入图像。在Autoencoder的编码阶段,对于编码后的向量引入正交控制,控制同一batch中的两两向量最大正交化,推动生成器生成朝着不同方向发展的图像。使用该模型在Facades和Cityscapes数据集上进行实验,实验结果表明本文的网络模型能有效完成图像风格化过程,较传统图像风格化网络模型能生成更加多样化的图像。 相似文献
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针对极端低光情况下的图像增强问题,提出一种基于编码解码网络和残差网络的
端到端的全卷积网络模型。设计一个包括编码解码网络和精细网络2 部分的端到端的全卷积网
络模型作为转换网络,直接处理短曝光图像的光传感器数据得到RGB 格式的输出图像。该网
络包含对抗思想、残差结构和感知损失,先通过对极低光图像编码解码重构图像的低频信息,
之后将重构的低频信息输入残差网络中进而重构出图像的高频信息。在SID 数据集上进行实验
验证,结果表明,该方法有效地提高了极端低光情况下拍摄得到的图像进行低光增强之后的视
觉效果,增加了细节表达,使得图像中物体的纹理更加清楚和边缘更加分明。 相似文献
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针对图像目标分类,提出了一种显著性纹理特征.考虑到显著目标图像在纹理特征表征上的优势,在目标显著性图像提取的基础上进一步提取视觉显著性纹理特征.进而将该视觉显著性纹理特征同HSV色彩特征进行融合,形成图像目标融合特征,输入至后端分类器中进行分类.多类别的交叉实验证明,基于该融合特征的目标分类方法能够较为准确的对图像目标进行分类,在SIMPLIcity图像数据集上平均分类正确率达到84.84%,在Corel图像集上平均分类正确率为85.05%,优于基于单一分类特征的图像分类方法. 相似文献
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针对交警动作中的姿态估计问题,提出一种改进的堆叠沙漏网络模型.该模型通过减少沙漏网络级联次数,来简化堆叠沙漏网络结构.利用多尺度下深浅层特征信息之间的聚合,得到丰富的上下文信息,增强姿态、遮挡、低分辨率图像的鲁棒性.将不同阶段产生的热图估计结果进行融合平均化处理,进一步提高局部位置坐标的精细定位以及整体估计结果的准确性... 相似文献
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基于着色Petri网的多Agent交互 总被引:2,自引:0,他引:2
在多Agent系统(MAS)中,Agent通过遵循交互协议的信息交换来进行交互,而大多数的Agent交互协议是在Agent设计时事先绑定的,这大大降低了Agent之间交互的灵活性。文章给出了一种灵活的创建Agent之间交互协议的方法,通过此方法,Agent不但可以分析自身是否可以使用创建的新协议进行交互,还可以分析使用新协议是否更有利于实现其自身目标。 相似文献