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1. 基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络
曾安, 张艺楠, 潘丹, Xiao-Wei Song
计算机应用    2017, 37 (9): 2585-2589.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2585
摘要509)      PDF (841KB)(587)    收藏
传统的深度置信网络(DBN)采用随机初始化受限玻尔兹曼机(RBM)的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题,但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别,这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题,提出一种基于稀疏降噪自编码器(SDAE)的深度网络模型,其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先,训练稀疏降噪自编码;然后,用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络;最后,训练深度置信网络。在Poker Hand 纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能,在Poker Hand数据集下,方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4%,准确率和召回率依次提升15.56%和14.12%。实验结果表明,所提方法能有效地改善模型性能。
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2. 一种光栅普适的LCD多视点立体图像合成方法
宋晓炜 杨蕾
计算机应用   
摘要1292)      PDF (650KB)(1119)    收藏
多视点立体图像合成很大程度上取决于多视点立体显示设备的类型。当前,基于光栅的LCD多视点自由立体显示设备最为常见,但目前缺乏针对这类显示器的通用合成方法。因此,提出了一种通用的多视点立体视频图像合成新方法,主要分为子像素判断准则、各视点子像素的子采样、子像素排列合成三部分。该方法从原理上考虑了光栅LCD多视点自由立体显示的各种可能情况,具有普适性和实用价值。通过具体实例验证了所提方法的正确性和可行性。
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3. 一种基于中间视点的多视点立体视频FGS可分级方案
宋晓炜 杨蕾
计算机应用   
摘要1476)      收藏
基于MPEG-4标准FGS可分级技术,提出一种将FGS可分级、视点可分级相结合的多视点立体视频可分级算法。该算法中,中间视点作为基本层进行编码,各视点均预测自中间视点,并产生各相应视点的FGS增强层。编码器结构中,分为I、P、B帧三种情况进行讨论,并针对这三种情况进行改进。所提方案具有灵活、广泛的可分级性能,能适应多种不同的传输需求。实验结果验证了该方案的多视点可分级性。
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