学习率相关论文
以产能为目标函数，针对两种典型工作分享生产线——巡回式和斗链式，推导了考虑学习率时的产能计算公式，并通过仿真验证了公式的有效性......
埃塞俄比亚的经济主要依靠农业,农业直接或间接地受到降雨的影响。在这项研究中,检查了来自埃塞俄比亚中部的九次气象降雨数据。使......
学习率（Learning rate, LR）是深度神经网络（Deep neural networks, DNNs）能够进行有效训练的重要超参数.然而,学习率的调整在DNNs训练......
深度学习是一种由多层神经网络组成的高度非线性模型,它能够在大规模数据集上表现出非常强的表达能力。自适应算法例如Ada Grad、R......
本文中,我们通过引入高阶Parzen windows的方法研究学习理论问题中的一些算法,并应用到多变量的随机采样问题中。最初的想法主要来......
遗传算法（GA）和BP神经网络是广泛应用的两种优化算法,但均存在着一定的不足,遗传算法的局部搜索能力有所欠缺,存在早熟收敛的风险;而......
端到端的梯度提升网络是由多个基学习器集合而成的神经网络.它与残差网络结构上有相似之处,二者后面的网络单元(学习器或残差块)都......
期刊
为了提高计算机视觉领域细粒度分类方法性能,采用双线性卷积神经网络(B-CNN)对其进行建模研究.以StanfordCars汽车数据集为研究对......
学习算法的误差理论研究是统计学习理论的主要研究课题之一。本文旨在把大间隔分类算法（LUMs）的误差理论推广到取样过程更一般的情形......
提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh......
针对传统的核相关滤波跟踪算法缺乏处理目标存在遮挡情况的能力,提出了遮挡判断指标以及模型自适应更新的改进算法.首先通过最大响......
基于骨骼的动作识别因不受人体物理特征的影响以及潜在优势,可以简单、清晰地传达人体行为识别的重要信息,已经成为了计算机视觉这......
深度信念网络作为一种新方法最近被应用于化工过程软测量建模中。但是，由于经验式学习率的选择差异，造成了预测不稳定的问题。针对此......
提出了一种改进的超闭球CMAC的学习算法,使得学习率的确定只需要一个参数,其参数值的确定可以采用自寻优的方法,并证明了算法的收......
分析了Boosting提升模型,提出一种以去雾后图像均方误差与信息熵比值为选择标准,对多类不同的去雾算法进行排序,并根据设定的阈值,......
在利用卷积神经网络进行训练时,往往会因为超参数调整不适而导致训练的模型不佳。研究了学习率调整方法,学习率是神经网络的一种超......
目标跟踪技术是计算机视觉领域的重要分支，在智能监控、自动驾驶和军事国防等领域有着广泛运用，具有重要的研究意义与实用价值。其中......
摘 要：针对洪涝灾害中志愿救援人员伤亡事件频发的事实，将紧急技能学习纳入救援人员的指派过程中。考虑到不同技能的学习难易程度不......
电动汽车需要一个电池管理系统对电池荷电状态(state of charge,SOC)进行预测可靠的预测。本文采用人工智能技术对电池荷电状态预......
利用改进 BP神经网络对我国 2 0 0 0年、2 0 0 5年、2 0 10年的汽车保有量进行预测 ,并与灰色预测的结果进行对比 ,结果表明 ,由于......
本文将人工神经网络应用于ＺｎＯ压敏陶瓷电性能参数的预测。结果表明ＢＰ网络运用于处理象ＺｎＯ压敏陶瓷材料预测这类从配方工艺到性能能数的非线......
将人工神经网络理论与信号处理中的自适应噪声对消技术相结合,提出了一种基于单个神经元的自适应谐波电流检测方法。该方法适用于......
本文详细讨论了FIR线性相位滤波器幅频特性与余弦基函数神经网络算法之间的关系 ,分析了神经网络的稳定性条件 ,给出了FIR带通滤波......
基于前馈神经网络模型发展了一种全新的油气层识别技术，并提出了一种改进的ＢＰ算法．利用该算法，可对所获取的录井气测资料进行精度高、速......
应用人工神经网络分别建立了震级与地表断裂长度及活断层长度的关系，一定程度上提高了由断裂或断层长度预测震级的可靠性．
The rela......
本文利用静力触探（ＣＰＴ）场地液化数据，建立了液化势判定的反向传播神经网络模型。研究表明，同传统方法相比，人工神经网络方法在判别砂土液化......
提出了把专家系统和神经网络混合起来使用的新方法， 这种方法可以克服专家系统和神经网络单独使用时的缺陷。以钻进过程的安全监控......
论述了油田区块开发前期和中期的油气预测的方法及实际应用问题．主要利用三维地震资料提取地震属性参数，并采用模糊神经网络技术，即将......
本文通过对学习曲线模型进行拓展,将规模效应对成本下降的影响从技术创新的影响中分离出来,解决了变量遗漏偏差的问题。并采用过程......
针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立......
本文对氧化铝工业赤泥等三种浆体进行了摩阻损失试验研究．在试验研究基础上，利用人工神经网络法对管道内水力坡度进行拟合和预测．结果......
利用前馈神经网络模型和自适应调整学习率的反向传播算法,分析处理了嘉陵江流域北碚水文观测站30多年的实测数据,对未来几年含沙量......
将模糊理论和神经网络相结合，建立了基于神经的模糊系统的大坝安全监控模型，并针对某一大坝变形水平位移实测数据进行分析，计算结果表......
对随机经典动量算法(CM)的收敛速度问题进行深入研究,通过对传统带动量随机梯度下降算法的迭代公式进行改造,在非强凸和光滑的条件......
基于骨骼的动作识别因不受人体物理特征的影响,简单清晰地传达了人体行为识别的重要信息而受到广泛关注。传统的应用程序骨架建模......
重大自然灾害和突发公共卫生事件频发,如何科学高效地进行应急调配决策是应急救援中的一大关键问题。其中人的行为因素是目前的研......
场景识别是机器视觉领域中一个非常重要的课题,随着深度学习的发展,场景识别也逐步联合深度学习应用于无人机、无人驾驶、安防监控......
随着全球信息智能化进程不断发展,网络规模日益倍增,伴随着各种应用需求的变化,网络故障、拥堵等问题层出不穷,凭借人工维护网络的......
近年来,随着计算机技术和互联网的快速发展,计算机技术对创建智能化社会提供了良好的技术支持。其中,计算机视觉领域中的目标检测......
随着多媒体技术的发展和人们对世界认知的提升,三维视频技术逐渐得到重视。但三维视频技术在利用深度图的绘制技术(DIBR)进行新视......
目标跟踪是机器视觉的研究热点之一,在人工智能、交通控制、公共安防和视频监控等领域有着很好的应用价值。压缩感知通过信号的稀......
学习率衰减策略是深度学习算法优化中常用的学习率设定方法,好的学习率设定方式可以训练出更好的深度神经网络模型。因此,如何设定......
针对BP神经网络模型在输入时因随机产生的权值和阈值导致模型的训练精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法优......
盗砍盗伐盗运是一种严重威胁森林资源的违法行为,林木被砍伐后使用车辆进行运输,具有一定的隐蔽性,及时从交通监控中识别载木车辆......
