卷积核相关论文
为了快速的检测出网络软件异常，提出基于日志与深度学习的网络软件异常检测算法。首先通过CNN卷积核和特征向量对文本向量的权重进......
基于卷积计算技术,对常规卷积方法进行了改进,实现利用自定义卷积核快速识别雷达回波图像特征,并对非气象回波进行剔除操作。通过......
为了有效改善现有人脸表情识别模型中存在的信息丢失严重、组件间相对空间联系不密切的问题,提出了一种改进的多尺度卷积神经网络......
短文本分类作为自然语言处理中一项关键且基础性的研究,在推荐系统、问答系统、情感分析等领域发挥着重要作用。在网络信息时代,短......
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）以其强大的特征提取和表达能力,在计算机视觉任务中得到了广泛地应用。然而,由于C......
卷积神经网络已被广泛应用于自然语言处理领域。句子情感分类是自然语言处理领域中最常见的任务之一。国内外学者在句子情感分类任......
针对原始C3D卷积神经网络参数量庞大,以及在压缩网络参数的同时进一步提高视频数据集中人体行为的识别率的问题,提出一种改进型C3D......
城市声音监控作为视频监控的补充，可以弥补视频监控受天气、遮挡物等影响的不足。对城市声音的有效监控可提高人们的声学舒适度，对城......
随着我国汽车数量不断增多，交通事故的发生也越来越频繁。这些交通事故对行人和司机的生命安全造成了极大的危害。据统计，大多数交通......
视频人脸识别和深度学习是目前国内外模式识别领域的研究热点,但是在实际应用中却总遇到各式各样的问题。随着深度学习在目标检测......
多目标跟踪无论在民用还是军事领域都展现出广阔的应用前景,成为当前学者和研究人员的研究热点和难点。军事应用中,鉴于雷达等传统......
【关键词】卷积神经网络;神经元;卷积核 中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.013......
深度神经网络有着很强的特征学习能力,以卷积神经网络为代表的深度学习技术,在图像处理、自然语言处理、视频处理等传统人工智能领......
随着大数据和计算机硬件的发展,训练大型深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)已经成为可能。因此深度神经网络近些年受到了广......
随着深度学习技术的发展,自然语言处理、计算机视觉等工作都取得了突破性的进展,作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,模型压缩......
肿瘤放射治疗学与肿瘤外科学、肿瘤内科学一起构成恶性肿瘤治疗的三大主要手段,约有60％～70％的肿瘤病人在不同的治疗阶段需要接受放射......
针对传统人脸识别算法特征提取不充分和对噪声敏感的缺点,提出了一种基于显著性差值局部定向模式(SDLDP)和深度卷积网络(DCNN)的人......
行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一,采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测,用区域建议......
期刊
在本文中，主要在{0}函数中讨论了含二个卷积核对偶型奇异积分方程可解性Noether定理与相应的可解条件，在相应可解条件满足时，给出了一......
在人工智能技术迅猛发展的背景下,神经网络与金融领域的结合越来越密切,利用神经网络等机器学习方法构建投资策略,已是当前投资界......
光学邻近效应校正（OPC）是下一代集成电路设计和生产的重要工具。但是在OPC中，为了寻找合适的掩模补偿图形，必须迭代计算大量的空间稀疏......
针对卷积神经网络（convolution neural networks,CNNs）是二维结构,不能很好地反映出语音信号的一维特性,因此,提出使用一维模型进行......
考虑｛0｝函数类中,变积分限的Cauchy核与卷积核混合的完全奇异积分方程的求解问题,借助Fourier积分变换,利用Riemann边值问题和Fredho......
矢量场可视化是科学计算可视化中最具挑战性的研究课题之一 .为了能在二维屏上直观显示三维矢量场 ,将基于纹理的 L IC方法拓展到......
提出并讨论了含有卷积核和Hilbert核的Wiener—Hopf型、对偶型奇异积分方程，利用离散的Fou-rier变换将其转化为方程组，并首次在L2[-......
本文讨论了既含卷积核又含Cauchy核的完全奇异积分方程的Noether定理,得到了与Fredholm积分方程、卷积型积分方程、奇异积分方程相......
在{0}函数类中讨论了变积分限的两个卷积核与奇异核混合的奇异积分方程的求解问题.借助一系列的积分变换，利用Riemann边值问题理论......
目标内部运动部件对雷达回波产生的周期性运动部件调制(PMPM)为目标识别提供了丰富的特征信息.但由于大多数雷达均采用多目标工作......
期刊
研究一类既含卷积核又有微分的完全奇异积分方程求解问题,先通过积分变换将原方程转化为非正则的完全奇异积分方程,再进一步转化为......
提出了一种基于CPLD的硬件图像预处理技术 ,可以对输入图像进行必要的预处理并且处理时间满足实时性要求 .采用这种技术 ,可以实现......
本文研究了一类既含 Cauchy 核又含卷积核的对偶型奇异积分方程的非正则型积分方程的求解方法,得到了该类方程在{0}类中的可解条件......
本文综述了Cauchy核和卷积核混合的积分方程求解方法及可解性理论研究的主要结果,提出了进一步需研究的几个尚未解决的问题,以便使......
利用离散的Foufier变换首次讨论了含有Hilbert核和卷积核的若干类奇异积分方程的求解。并首先在L2[-（απ/2）,απ/2]（α〉0）上得到了......
在文[1]的基础上，进一步讨论了在指数增长的函数类{α，β}中含Cauchy核与卷积核混合的非正则型奇异积分方程的求解方法，并且给出了一......
讨论了一类既含二个卷积核又含有Cauchy核的对偶型完全奇异积分方程的求解,利用完全奇异积分方程理论,Fredholm积分方程理论及Riem......
针对卷积神经网络训练图像数据时,其学习到的卷积核是杂乱无章,没有规则的,提出了基于稀疏卷积核的卷积神经网络算法。该方法通过......
近几年来,卷积神经网络被广泛应用于图像处理和目标检测等领域,并且取得了很多突破性的研究成果。本文介绍了卷积神经网络的基本原......
为降低图像识别误识率,文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先,对输入图像进行初始化;然后,初始化后的图像经卷积层与......
利用二步幂零Lie群及其上卷积算子的表示，通过讨论二步幂零Lie群上卷积算子和拟微分算子的联系，给出了一类卷积算子卷积核的刻划，并讨......
由于景象匹配中基准图与实时图的差异,景象的预处理被证明是提高匹配概率的重要途径。在小波算法的基础上,提出了一种与小波预处理......
讨论了一类既含Cauchy核又含两个卷积核的对偶型完全奇异积分方程的非正则型的求解方法,并在{0}类中给出了一般解的表达式及相应的......
针对卷积神经网络在进行图像分类时,存在单通道提取特征不充分和收敛慢等问题,提出一种改进的LeNet-5深度卷积神经网络模型。该模......
提出了一种新的可配置卷积运算单元结构设计。该结构通过配置寄存器的信息实现重新配置卷积运算单元的电路结构,达到卷积运算单元......
在对汽车铝轮毂进行X射线实时探伤时，由于采集回来的许多图像目标物体的轮廓比较模糊，在评片时容易造成对铝轮毂的误判和漏判。针对......
深度学习是近年来受到广泛关注的热门研究方向,也是人工智能领域发展的重要基石。深度学习的本质就是通过含多隐层的人工神经网络,......
利用离散的Fourier变换首次讨论了含有余割核CSC（τ-θ）和卷积核的二类奇异积分方程的求解，并首先在L2[-π，π]上得到了可解条件和一般......
针对卷积神经网络结构单一,模块中卷积核使用单一,网络特征提取不充分导致图片分类准确度不够,以及模型大的问题,提出卷积核交叉模......
