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RBF神经网络的梯度下降训练方法中的学习步长优化 总被引:9,自引:0,他引:9
梯度下降法是训练RBF神经网络的一种有效方法。和其他基于下降法的算法一样,RBF神经网络的梯度下降训练方法中也存在学习步长的取值问题。本文基于误差能量函数对学习步长的二阶Taylor展开,构造了一种优化学习步长的方法,进行了较详细的推导:实验表明,本方法可有效地加速梯度下降法的收敛速度、提高其性能。该方法的思想可以用于其他基于下降法的学习步长的优化中。 相似文献
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自动从视频图像中提取文字信息,对于监控视频图像内容、添加视频标签和建立视频图像检索系统,有重要的意义。文字检测是文字信息提取系统的前端,是文字信息提取中最关键的一步。近年来,视频图像文字信息检测领域有了新的重要的发展,综述从基于区域和基于纹理的文字检测方法进行归纳、比较和分析,概括了近年来文字检测技术的主要进展。此外,为了突出综合性方法的重要性,对其专门进行了总结。最后对视频图像中的文字检测技术的难点进行总结,并对其发展趋势进行展望。 相似文献
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研究由相位谱重构有限长离散信号,即幅度补偿问题的收敛性。文章独立地以归一化相关系数对经典迭代法的收敛性进行了证明。通过该证明,可体会到经典迭代法之所以可进行信号重构的机理。 相似文献
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针对DCT变换存在浮点运算、运算量大等问题,H.26L提出了整数变换,它能够很好地消除浮点运算,避免逆变换不匹配,但存在精度不高的问题。在基于提升结构(liftingstructure)的无乘法二进制DCT(binDCT)的基础上,对参数进行选择优化,并将浮点DCT、整数变换和binDCT在结构和性能上进行比较分析,选择一组binDCT参数,使binDCT既能避免浮点运算又能降低运算量,且更有利于压缩。 相似文献
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