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深度信念网络(Deep belief network,DBN)作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)层自底向上逐层进行的贪婪预训练,使得每层的重构误差最小,这个阶段是无监督的;随后再对整体的权值使用有监督的反向传播方法进行精调.本文提出了一种新的DBN训练方法,通过多隐层的Gibbs采样,将局部RBM层组合,并在原有的逐层预训练和整体精调之间进行额外的预训练,有效地提高了DBN的精度.本文同时比较了多种隐层的组合方式,在MNIST和ShapeSet以及Cifar10数据集上的实验表明,使用两两嵌套组合方式比传统的方法错误率更低.新的训练方法可以在更少的神经元上获得比以往的训练方法更好的准确度,有着更高的算法效率. 相似文献
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本文对近期区分服务MPLS流量工程相关框架进行了研究,在此基础上提出一个新的框架结构。增加了新的模块包括资源能力计划、能力需求调度排期和路由路径管理模块,并提出平行路径资源调度新算法,模拟分析显示可以有效实现流量工程更高程度规划管理,增强了网络规划流量工程方面的性能。 相似文献
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设计了履带式液压驱动移动平台、车载液压驱动机械大臂和电驱动机械小臂的特种机器人,大臂用来移开重物,小臂用来抓取放射源,实现对放射源进行搜寻及抓取重物.采用ROS开源机器人控制软件架构平台进行了上位机软件系统的开发,并对上位机软件系统中的通信机制进行重点研究,设计了一种可以使数据指令从遥控端到末端执行器的传递机制,通过这... 相似文献
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P2P网络基于蚁群优化的动态细粒度访问控制框架 总被引:2,自引:2,他引:2
RBAC是目前流行的访问控制模型,用户到角色的映射过程是其中非常重要的一个环节.分析了P2P网络访问控制的特点,提出了一种基于信任的访问控制框架-AT-RBAC.在该模型中,使用蚁群优化收集节点间直接信任和推荐信任值.另外,为适应映射过程的动态性,建立了信任条件列表,通过向该列表加入更加符合要求的条件可以使模型细粒度化.分析表明,本模型可以节省大量网络带宽. 相似文献