基于極速學習機的深度學習在圖像分類上的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為載體的深度學習逐漸成為了現(xiàn)階段各種先進技術(shù)的代名詞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從上世紀出現(xiàn)以后,各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型逐漸用來解決實際場景中的各種問題。特別是在2012年的大規(guī)模圖像分類競賽中,基于深度學習的模型將分類結(jié)果提升了11個百分點以后,便促進了現(xiàn)階段深度學習浪潮的形成。深度學習技術(shù)將人們從繁雜的人工設(shè)計特征轉(zhuǎn)換成了自動學習有效特征,強化模型抽象學習的能力,極大的促進了圖像識別、圖像檢測、語音識別、追蹤等技

2、術(shù)的發(fā)展。
  極速學習機自從2004年提出以來,在過去的十幾年間,有了長足的發(fā)展。首先各種理論研究的出現(xiàn)為極速學習機的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ),其次基于極速學習機的應(yīng)用,將其拓展到了真實場景中。不過在極速學習機中,不管從權(quán)值初始化還是更為有效的特征表達以及深度學習模型上,都有許多問題需要解決。
  本文從極速學習機入手,探索了其權(quán)值初始化和分布式表達,并且提出并驗證了卷積極速學習機。本文將通過如下三個方面開展:
  首先

3、,對權(quán)值初始化進行了研究,探究了權(quán)值初始化對于極速學習機的影響。所提出的方法可以解決極速學習機的隨機特征表達不具有緊湊性和判別性的問題,同時為其他方法提出了一個快速有效的權(quán)值初始化的解決方案;
  其次,對于極速學習機的特征表達進行了研究。分布式表達是特征表達中比較常用的方式,在極速學習機不需要權(quán)值調(diào)整的前提下,提出了基于極速學習機的分布式特征表達方式,不但可以將類別信息通過特征組合引入模型結(jié)構(gòu)中,而且提高了極速學習機的性能;

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