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基于ReLU函数的卷积神经网络的花卉识别算法 认领 引用 被引量：22
1
作者 郭子琰 舒心 +1 位作者 刘常燕 李雷 《计算机技术与发展》 2018年第5期154-157,163,共4页
目前对于花卉识别的工作较少,且在已有实验结果中,识别准确率和识别计算速度偏低,需要改进算法、改善实验结果。卷积神经网络由于其可以将图像直接作为输入对象从而避免人工提取特征过程的误差,且在各种外物因素下(光照、旋转、遮挡等)... 目前对于花卉识别的工作较少,且在已有实验结果中,识别准确率和识别计算速度偏低,需要改进算法、改善实验结果。卷积神经网络由于其可以将图像直接作为输入对象从而避免人工提取特征过程的误差,且在各种外物因素下(光照、旋转、遮挡等)具有良好的鲁棒性,所以在图像识别方面具有巨大的优势。因此选取卷积神经网络对花卉进行识别。在传统卷积神经网络中,一般选用Sigmoid函数作为激活函数,但是使用这种函数需要进行预训练,否则将会出现梯度消失无法收敛的问题。而采用近似生物神经激活函数ReLU则可以避免这一问题,提高机器学习的效果和速度。最终达到了92.5%的识别正确率。 展开更多
关键词 ReLU函数 卷积神经网络 花卉识别 近似生物神经激活函数
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具有ReLU函数的动力神经场方程稳定解的存在性 认领 引用 被引量：7
2
作者 秦子雁 陈芃合 金德泉 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期231-235,共5页
为进一步探索动力神经场的相关性质,将单调递增但是无界的ReLU函数作为阈值函数运用在一维的Amari动力神经场中,这与将单调有界的阶跃函数或Sigmoid型函数作为阈值函数的传统动力神经场研究不同。在不考虑输入,且相互作用核为高斯函数... 为进一步探索动力神经场的相关性质,将单调递增但是无界的ReLU函数作为阈值函数运用在一维的Amari动力神经场中,这与将单调有界的阶跃函数或Sigmoid型函数作为阈值函数的传统动力神经场研究不同。在不考虑输入,且相互作用核为高斯函数的情况下,对3种不同的稳定解进行研究,得出Amari动力神经场稳定解的存在条件和相关性质。 展开更多
关键词 Amari动力神经场 稳定解 ReLU函数 高斯函数
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基于CKKS全同态加密的插值型非交互式离散ReLU方案设计 认领 引用
3
作者 陈智罡 宋新霞 CHEN Liqun 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第14期329-337,共9页
全同态加密在隐私保护机器学习中具有广泛应用前景,但在加密域中高效、精确地实现ReLU激活函数仍面临挑战。现有多项式近似方法往往输出为连续浮点数,存在误差不可控、离散性不足等问题。提出两种基于插值查表与自举机制的非交互式严格... 全同态加密在隐私保护机器学习中具有广泛应用前景,但在加密域中高效、精确地实现ReLU激活函数仍面临挑战。现有多项式近似方法往往输出为连续浮点数,存在误差不可控、离散性不足等问题。提出两种基于插值查表与自举机制的非交互式严格离散ReLU方案,兼顾精度与计算效率,适用于深度神经网络的隐私保护推理任务。第一种方案基于三角Hermite插值构造周期性Step函数,结合函数型Bootstrapping机制,同态完成符号提取与条件乘法,最终实现严格离散的ReLU计算;第二种方案基于迭代式MSB自举框架,通过多轮低位提取与精度恢复,实现对高精度密文的ReLU处理。两种方案均依赖密文模交换与插值查表机制,将浮点输入压缩为有限域整数,在LUT上精确执行符号函数。实验表明,相比多项式近似方法,提出的方法在查表空间开销更小、输出误差为零,且具备更高的计算精度与扩展性。特别地,三角插值方案在轻量级网络中具备更优性能,而迭代自举方案可支持任意精度,适用于对精度要求更高的复杂模型。实验结果表明在不牺牲分类准确率的前提下,该方案有效降低了激活误差和Bootstrapping开销,明显优于传统多项式逼近方法。该研究为非线性函数在加密域中的精确计算提供了新思路,为同态神经网络的实际部署提供了关键支撑,具有重要的理论意义与应用价值。 展开更多
关键词 全同态加密(FHE) CKKS算法 ReLU函数 函数型自举技术 同态插值查表
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基于分段查找表与动态CG-NTT复用的同态ReLU加速 认领 引用
4
作者 廖颖龙 罗羽乔 +4 位作者 李丹婕 李灵武 姚磊 蒋琳 方俊彬 《网络与信息安全学报》 2026年第3期135-153,共19页
全同态加密不支持非线性同态计算,导致隐私保护机器学习中的同态ReLU评估难以直接实现。现有采用高阶多项式近似ReLU激活函数的方案设计大位宽模乘与高阶多项式乘法运算,使得系统吞吐量受限、资源利用率低。对此,提出了一种CPU-FPGA异... 全同态加密不支持非线性同态计算,导致隐私保护机器学习中的同态ReLU评估难以直接实现。现有采用高阶多项式近似ReLU激活函数的方案设计大位宽模乘与高阶多项式乘法运算,使得系统吞吐量受限、资源利用率低。对此,提出了一种CPU-FPGA异构协同的同态ReLU评估方案:由CPU端执行ReLU的高阶多项式近似,FPGA端执行同态多项式评估加速。具体而言,首先设计了分段查找表模运算方法,借助双级分解映射机制将大位宽模乘转化为并行高低位查表与线性组合,模乘时延较现有最优方案降低97%。其次,提出动态资源复用CG-NTT架构优化多项式乘法效率,依托固定访存模式实现动态表复用策略,相较于传统NTT架构,减少15%~37%计算单元,降低45%~50.8%运算时延。最后,构建CPU-FPGA异构加速框架,通过相位调优接口与资源协调机制,使同态ReLU评估获得21.4倍加速比。实验验证了该方案在加速密文推理中的可行性,但最耗时的自举操作仍需在CPU端执行。因此,未来研究将聚焦自举操作的硬件加速,以进一步提升密文推理系统的实用性能。 展开更多
关键词 全同态加密 查找表模运算 CG-NTT ReLU激活函数 CPU-FPGA异构协同
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一种新型激活函数的机床能耗预测神经网络研究 认领 引用 被引量：2
5
作者 刘晶晶 刘业峰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2025年第3期492-499,共8页
构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun(logarithmic series function),并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。首先,分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷,结合对数函数,构... 构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun(logarithmic series function),并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。首先,分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷,结合对数函数,构造了一种非线性分段含参数激活函数。该函数可导且光滑、导数形式简单、单调递增、输出均值为零,且通过可变参数使函数形式更灵活;其次,通过数值仿真实验在公共数据集上将Lfun函数与Sigmoid、ReLU、tanh、Leaky_ReLU和ELU函数的性能进行对比;最后,使用基于Lfun函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。实验结果表明,使用Lfun函数的BP神经网络相较于使用其他几种常用激活函数的网络具有更好的性能。 展开更多
关键词 激活函数 BP神经网络 机床能耗预测 Sigmoid函数 ReLU函数
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基于Softplus函数的神经网络的Reluplex算法验证研究 认领 引用
6
作者 陆明远 侯春燕 王劲松 《信息安全研究》 2022年第9期917-924,共8页
形式化验证是计算机科学中运用数理逻辑的方式验证某个系统是否可行的方法,而把形式化验证方法充分应用于神经网络领域,则能更好地研究神经网络的特性与应用.Reluplex是一种对深度神经网络进行验证的单纯形算法,它使用Relu作为激活函数,... 形式化验证是计算机科学中运用数理逻辑的方式验证某个系统是否可行的方法,而把形式化验证方法充分应用于神经网络领域,则能更好地研究神经网络的特性与应用.Reluplex是一种对深度神经网络进行验证的单纯形算法,它使用Relu作为激活函数,而Relu的神经元在训练过程中较脆弱并可能垂死.Softplus是与Relu近似但比Relu更平滑的激活函数,改进了Reluplex算法使之能检验采用Softplus激活函数的深度神经网络,随后获取了在Softplus激活函数下测试鲁棒对抗性得到的实验数据结果,通过与Relu测试结果进行对比,证明了Softplus的测试效率明显高于Relu,它比Relu更平衡,从而让神经网络的学习更快.该研究扩展了神经网络验证算法的功能并展开了相应的对比分析,有利于以后更好地验证和改进深度神经网络,以确保其安全性. 展开更多
关键词 神经网络 形式化验证 激活函数 Relu函数 Softplus函数
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ReLU激活函数深度网络的构造与逼近 认领 引用 被引量：4
7
作者 刘爱丽 陈志祥 《绍兴文理学院学报》 2024年第2期58-68,共11页
研究ReLU激活函数深度网络的构造与逼近问题.以一个在[-1,1]上对x2具有指数逼近阶的深度ReLU网络作为子网络,构造逼近任意n次多项式的深度网络,并给出其逼近误差的上界估计.借助一元正交切比雪夫多项式、张量积理论和函数逼近的方法... 研究ReLU激活函数深度网络的构造与逼近问题.以一个在[-1,1]上对x2具有指数逼近阶的深度ReLU网络作为子网络,构造逼近任意n次多项式的深度网络,并给出其逼近误差的上界估计.借助一元正交切比雪夫多项式、张量积理论和函数逼近的方法,构造二元正交多项式和两个输入的深度网络,同时得到了对二元连续函数的逼近估计. 展开更多
关键词 ReLU激活函数 逼近 切比雪夫多项式 深度网络
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深度残差神经网络下滚动轴承非平稳故障诊断 认领 引用 被引量：2
8
作者 魏波 冯乃勤 刘翠芳 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期201-206,共6页
滚动轴承是机械设备中的零部件。在工业现场中,轴承经常运行在转速转矩变化的非稳态工况下,信号中的周期性特征被时变工况破坏,频谱中的频率分量不断变化,相互混淆。滚动轴承在非平稳运行状态下,故障特征频率随转频变化,若不计算故障特... 滚动轴承是机械设备中的零部件。在工业现场中,轴承经常运行在转速转矩变化的非稳态工况下,信号中的周期性特征被时变工况破坏,频谱中的频率分量不断变化,相互混淆。滚动轴承在非平稳运行状态下,故障特征频率随转频变化,若不计算故障特征频率和因子,就无法准确把握故障特征与正常状态的差异,导致故障诊断的准确率较低。为此,引入深度残差神经网络,提出变转速滚动轴承非平稳故障诊断方法。引入深度残差神经网络,通过ReLU激活函数获取提取故障特征频率的误差值,学习不同工况下信号的内在规律,即使特征在频谱中混淆也能准确提取复杂非平稳信号中的故障特征频率和特征因子。通过构建深度残差神经网络模型,结合瞬时故障特征频率、故障特征因子的计算,分析其在非平稳状态下的频谱;调整深度残差神经网络的各项参数,引入阶比谱,通过分析一阶故障特征阶比和轴承转频阶比即可实现对滚动轴承非平稳故障的诊断。测试结果表明,所提方法可实现对故障轴承的精准诊断,且具有较好的抗干扰能力和最接近1的诊断F1值。 展开更多
关键词 深度残差神经网络 滚动轴承 ReLU激活函数 短时傅里叶变换 故障特征频率
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基于改进动态ReLU和注意力机制模型的中药材粉末显微图像识别研究 认领 引用 被引量：13
9
作者 王一丁 姚毅 +2 位作者 李耀利 蔡少青 袁媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第9期2861-2865,2870,共5页
中药材粉末显微特征图像数据量少、样本类别分布不均衡、类间差异小,传统的图像识别方法分类效果不佳。针对以上问题提出一种基于动态ReLU和注意力机制模型的深度卷积神经网络改进方法。首先,采用对小样本数据分类效果明显的Xception作... 中药材粉末显微特征图像数据量少、样本类别分布不均衡、类间差异小,传统的图像识别方法分类效果不佳。针对以上问题提出一种基于动态ReLU和注意力机制模型的深度卷积神经网络改进方法。首先,采用对小样本数据分类效果明显的Xception作为基础网络;其次,将网络中的静态ReLU激活函数替换为改进的动态ReLU函数,让每个样本具有自己独特的ReLU参数;最后,在网络中嵌入改进的SE模块,使网络能够更好地自动学习到每个特征通道的重要程度。以上方法可以使网络更加注重于图像中的细节信息,能很好地解决样本类别分布不均衡、类间差异小的问题。实验结果表明,对56种中药材粉末导管图像进行分类识别,其准确率提升了约1.5%,达到93.8%,证明了所提研究方法相比于其他图像分类方法具有一定的优越性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 中药材粉末显微特征图像识别 深度学习 动态ReLU函数 SE模块
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基于注意力机制结合改进动态ReLU的输变电工程图纸智能评审方法 认领 引用 被引量：6
10
作者 陈晨 薛文杰 +2 位作者 董平先 翟育新 齐桓若 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期772-778,共7页
针对传统识别方法对输变电工程图纸的分类效果较差且精确度偏低的问题,在注意力机制和改进动态ReLU基础上,提出了一种基于深度学习的工程图纸智能评审方法。利用Xception基础网络与动态ReLU函数优化小样本数据的分类效果,进而完善样本... 针对传统识别方法对输变电工程图纸的分类效果较差且精确度偏低的问题,在注意力机制和改进动态ReLU基础上,提出了一种基于深度学习的工程图纸智能评审方法。利用Xception基础网络与动态ReLU函数优化小样本数据的分类效果,进而完善样本数据的ReLU参数分配。通过引入改进注意力机制模块,深化神经网络算法中特征图的权重分配,进一步提升了工程图纸的分类效果。仿真结果表明,与传统工程图纸识别方法相比,基于深度学习的工程图纸智能评审方法具有更优分类效果。 展开更多
关键词 输变电工程图纸 改进SE模块 ReLU函数 深度学习 Xception网络 图像识别 图像分类 卷积神经网络
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基于BP神经网络的电力监控系统网络负载均衡研究 认领 引用
11
作者 张东 李健 +2 位作者 宛慧 赵彦博 王羿超 《电气技术与经济》 2026年第6期10-13,共4页
在电力监控系统中,若仅使用单一传感器采集图像,会导致负载分布不均衡。为此,本文提出基于BP神经网络的电力监控系统网络负载均衡方法。通过引入信道传输畸变因子和负载冲激响应模型,并结合频域传输质量与时域负载变化率,实现网络负载... 在电力监控系统中,若仅使用单一传感器采集图像,会导致负载分布不均衡。为此,本文提出基于BP神经网络的电力监控系统网络负载均衡方法。通过引入信道传输畸变因子和负载冲激响应模型,并结合频域传输质量与时域负载变化率,实现网络负载的计算。构建基于BP神经网络的双隐层负载均衡模型,采用ReLU激活函数和动态权重调整机制,并结合多目标优化函数及业务约束,以量化网络均衡度。提出双层反馈调控机制,定义能量偏差函数和调度关联度函数,将系统状态划分为稳定运行、预警、紧急三种,并分别采取常规调度、跨区域调配、应急响应等策略。实验结果表明,所提方法的Jain指数在节点4处达到峰值0.97,负载平衡度较高,显示出显著的负载分布均衡效果。 展开更多
关键词 BP神经网络 ReLU函数 电力监控系统 网络负载均衡 电力动态调度
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深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究 认领 引用 被引量：4
12
作者 周畅 米红娟 《北京电子科技学院学报》 2017年第4期27-32,共6页
以目前神经网络研究领域应用比较广泛的Sigmoid函数、双曲正切函数以及校正激活函数为研究对象,通过谷歌发布的机器学习平台Tensorflow中的神经网络可视化实验操作平台Playground,在给定网络拓扑结构的情况下,对三种激活函数的性能展开... 以目前神经网络研究领域应用比较广泛的Sigmoid函数、双曲正切函数以及校正激活函数为研究对象,通过谷歌发布的机器学习平台Tensorflow中的神经网络可视化实验操作平台Playground,在给定网络拓扑结构的情况下,对三种激活函数的性能展开对比研究。分别在调整学习率与网络深度的情况下观察基于上述三种激活函数的神经网络的分类效果。通过分析实验结果,探讨三种激活函数的应用场景,并对深度神经网络中激活函数的选择方式给出建议。 展开更多
关键词 激活函数 深度学习 sigmoid函数 Tanh函数 ReLU函数
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深度神经网络中激活函数的研究 认领 引用 被引量：14
13
作者 牟晋娟 《电脑编程技巧与维护》 2019年第12期59-61,共3页
主要介绍了激活函数的定义、作用和发展现状,并对常见激活函数的特点及其对深度神经网络性能的影响进行了简单分析,对基于TensorFlow框架使用Kaggle比赛数据集(cat vs dog)分别使用ReLu和ELU激活函数进行图像分类识别的对比实验,为目前... 主要介绍了激活函数的定义、作用和发展现状,并对常见激活函数的特点及其对深度神经网络性能的影响进行了简单分析,对基于TensorFlow框架使用Kaggle比赛数据集(cat vs dog)分别使用ReLu和ELU激活函数进行图像分类识别的对比实验,为目前激活函数的研究提供相关参考. 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 激活函数 ReLu函数 ELU函数 梯度消失
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基于深度学习的数据云平台安全态势感知方法 认领 引用
14
作者 赵珂 达杰 《中国新技术新产品》 2026年第13期130-133,共4页
由于数据云平台安全态势受多维要素影响,导致利用要素参量计算输出的安全态势值与实际情况的拟合度较低,因此,本文进行基于深度学习的数据云平台安全态势感知方法研究。分别从数据云平台的数据资源要素、计算能力要素和网络通信要素3个... 由于数据云平台安全态势受多维要素影响,导致利用要素参量计算输出的安全态势值与实际情况的拟合度较低,因此,本文进行基于深度学习的数据云平台安全态势感知方法研究。分别从数据云平台的数据资源要素、计算能力要素和网络通信要素3个角度构建安全态势评估指标体系。利用Re LU函数对原始量化指标进行稀疏性泛化后,将其输入时间卷积网络中,计算输出不同时间窗口下的安全态势值。测试结果表明,本文设计方法精准量化了数据云平台安全态势多维要素指标参数,将测试云平台服务安全态势值的输出结果与实际值误差稳定在0.05以内,通信安全态势值与实际值的误差稳定在0.1以内,成功提升了拟合度的准确性。 展开更多
关键词 深度学习 数据云平台 安全态势感知 安全态势评估指标体系 ReLU函数 时间卷积网络
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基于Dynamic-YOLOv5的道路缺陷实时检测 认领 引用
15
作者 陈海 王明明 《计算机与现代化》 2026年第1期68-75,共8页
及时准确地检测出道路缺陷,可以有效地预防交通事故和降低道路养护成本。然而,传统的检测方法面临漏检、错检较多的情况,难以满足实际需求。为实现在小模型上高精准度的道路缺陷检测,本文提出一种基于YOLOv5s改进的道路缺陷检测模型,名... 及时准确地检测出道路缺陷,可以有效地预防交通事故和降低道路养护成本。然而,传统的检测方法面临漏检、错检较多的情况,难以满足实际需求。为实现在小模型上高精准度的道路缺陷检测,本文提出一种基于YOLOv5s改进的道路缺陷检测模型,名为Dynamic-YOLOv5。首先,在模型结构上,将原先模型中的检测头替换为Dynamic Head,通过引入动态注意力机制,显著提高目标检测头的表示能力,且不增加任何计算开销。其次,在损失函数方面,基于FocalEIoU对DIoU进行改进,得到了Focal-DIoU,并用其替换掉YOLOv5s模型中的CIoU损失函数,从而更好地处理目标框回归中的不平衡问题。最后,在激活函数的选择上,使用ReLU激活函数替换原先卷积层中的SiLU激活函数,进一步优化模型的训练效率和推理速度。实验结果表明,改进后的Dynamic-YOLOv5在GRDDC2020数据集上取得了具有竞争力的结果,与原有的模型相比,在模型仅增加了0.83 M参数的情况下,mAP提升了3.6百分点,达到了更好的检测精度和鲁棒性。本文的研究成果不仅为道路缺陷检测提供了一种高效的小模型解决方案,也为其他目标检测任务中的模型优化提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 道路缺陷检测 YOLOv5 动态头部 Focal-DIoU ReLU激活函数
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激活函数LeafSpring的构建及多数据集对比研究 认领 引用 被引量：3
16
作者 郜天柱 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2020年第3期306-314,322,共9页
针对神经网络中ReLU激活函数存在返回值非负及神经元未激活等问题,提出了一种全新的类ReLU激活函数——LeafSpring. LeafSpring既继承了ReLU的优势,又可以返回负值,通用性更强. LeafSpring函数的推导及函数性质也会被讨论.该激活函数还... 针对神经网络中ReLU激活函数存在返回值非负及神经元未激活等问题,提出了一种全新的类ReLU激活函数——LeafSpring. LeafSpring既继承了ReLU的优势,又可以返回负值,通用性更强. LeafSpring函数的推导及函数性质也会被讨论.该激活函数还引入了刚度系数k,可以通过训练主动调节相邻两层的权重系数.为了减少计算量, LeafSpring可以在一定情况下简化为ReLU或Softplus.为了展现LeafSpring激活函数的性能,还将其与ReLU、 Softplus及Sigmoid在4种不同类型的数据集上进行拟合精度对比.对比结果表明, LeafSpring在不同的数据集上均能兼顾拟合精度和收敛速度且在小网格规模可以更快、更准确地拟合复杂非线性函数. 展开更多
关键词 激活函数 神经网络 线性整流函数(ReLU) LeafSpring
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基于混合分位数回归长短期记忆神经网络的风电功率短期区间预测 认领 引用 被引量：5
17
作者 杨茂 张书天 +1 位作者 王勃 于欣楠 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期582-590,共9页
为进一步提升风电功率区间预测精度,提出一种基于混合分位数回归长短期记忆神经网络的风电功率短期区间预测方法。通过同时考虑复合、平滑和非交叉3个特点对传统分位数回归模型进行改进,首先使用平滑函数代替弹球损失函数,使长短期记忆... 为进一步提升风电功率区间预测精度,提出一种基于混合分位数回归长短期记忆神经网络的风电功率短期区间预测方法。通过同时考虑复合、平滑和非交叉3个特点对传统分位数回归模型进行改进,首先使用平滑函数代替弹球损失函数,使长短期记忆神经网络更易于拟合分位数回归模型。然后构建复合目标函数,使其能在给出多个分位数的条件下不重复训练多个独立模型。接着利用ReLU罚函数进行非交叉约束来避免分位数交叉现象的发生。最后将改进后的分位数回归与长短期记忆神经网络相结合并应用于中国甘肃省某风电场,运行结果表明所提模型在不同置信水平下对应PICP和PIAW分别提高了4.17个百分点和降低了2.31 MW,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 深度学习 区间预测 复合非交叉 分位数回归 ReLU罚函数
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可全域表达的高精度低延时脉冲网络转换方法 认领 引用
18
作者 马钟 徐克欣 +1 位作者 李申 王钟犀 《集成电路与嵌入式系统》 CSCD 2025年第3期15-23,共9页
不同于人工神经网络(ANN),脉冲神经网络(SNN)作为第三代神经网络技术的代表,基于生物神经元机制进行计算,使用脉冲信号序列来传递信息,展现出可观的能耗优势和海量数据的高速处理能力。然而,由于脉冲神经元具有复杂的动力学行为和脉冲... 不同于人工神经网络(ANN),脉冲神经网络(SNN)作为第三代神经网络技术的代表,基于生物神经元机制进行计算,使用脉冲信号序列来传递信息,展现出可观的能耗优势和海量数据的高速处理能力。然而,由于脉冲神经元具有复杂的动力学行为和脉冲计算不可微分的特性,现有的SNN直接训练方法效果欠佳,一定程度阻碍了SNN的广泛应用。目前,将高精度ANN转换为SNN被认为是最有前途的生成SNN的方法之一。然而,主流的ANN转换SNN方法存在局限性:首先,不支持负值脉冲,难以表达由动态视觉传感器相机采集的负向脉冲;其次,转换过程中低延时和高精度难以两全。针对以上问题,本文提出了一种可全域表达的新型脉冲神经元,对传统ANN中正负数值和DVS的正负极性均能进行全域表示,并且提出了一种阶梯式Leaky ReLU激活函数和一种区域收敛测试算法,以实现ANN至SNN的零误差转换。通过以上方法,实现可全域表达的高精度、低延迟和高鲁棒的ANN至SNN转换,本文方法在CIFAR10和CIFAR100数据集上表现出卓越性能。 展开更多
关键词 ANN转换SNN 阶梯式Leaky ReLU激活函数 区域收敛测试算法 全域表达 鲁棒性测试
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基于卷积神经网络的火焰识别 认领 引用 被引量：6
19
作者 段锁林 刘福 +2 位作者 高仁洲 王一凡 潘礼正 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3288-3292,3298,共5页
针对卷积神经网络在火焰识别应用中受复杂环境背景影响无法充分提取火焰特征的问题,提出一种多通道输入结合策略。在网络输入层,根据LMDB数据源制作过程中提供的火焰区域坐标获取火焰区域,对火焰区域的RGB这3个通道图像分别做灰度和二... 针对卷积神经网络在火焰识别应用中受复杂环境背景影响无法充分提取火焰特征的问题,提出一种多通道输入结合策略。在网络输入层,根据LMDB数据源制作过程中提供的火焰区域坐标获取火焰区域,对火焰区域的RGB这3个通道图像分别做灰度和二值化处理,结合形成9通道的三维数据作为网络的输入;提出一种改进的Relu激活函数,使用两个参数分别控制正负区域斜率,弥补原Relu函数负区域为0强制引入稀疏性的缺点,通过减小Relu正区域斜率,平衡特征数量,降低过拟合风险。实验中重新构建卷积神经网络模型,设置网络参数,通过实验获取最佳Relu改进参数,实验结果表明,该方法对火焰识别精度有显著提高。 展开更多
关键词 卷积神经网络 特征提取 火焰识别 多通道输入 Relu函数
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基于Gabor核的卷积神经网络改进算法及应用 认领 引用 被引量：5
20
作者 杨景明 周豪腾 +2 位作者 杨波 王亚超 魏立新 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2018年第5期427-433,共7页
针对Le Net-5网络模型识别分类准确度问题,提出一种基于深度Gabor卷积神经网络的识别分类方法。在Le Net-5模型的基础上,引入了Gabor层,使用Gabor核作为提取图像特征的卷积核,Gabor卷积核从图像频域的不同尺度、不同方向上提取更多特征... 针对Le Net-5网络模型识别分类准确度问题,提出一种基于深度Gabor卷积神经网络的识别分类方法。在Le Net-5模型的基础上,引入了Gabor层,使用Gabor核作为提取图像特征的卷积核,Gabor卷积核从图像频域的不同尺度、不同方向上提取更多特征。为了避免网络训练中的梯度消失问题,使用Relu函数作为网络中的激活函数。将改进后的模型在MNIST手写体数据集上进行试验,识别正确率达到99. 34%。与支持向量机和卷积神经网络等分类方法作比较,结果表明,改进后的深度Gabor卷积神经网络的具有更高的识别性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 Gabor卷积核 Relu函数 特征提取 识别分类
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