神经网络结构

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基于自监督的集成神经网络图像去噪方法分析
《数字技术与应用》2024年第12期159-161,共3页刘才源 姜珊 
国家自然科学基金项目(52105167)。
随着深度学习技术的不断发展及其广泛应用,针对缺失清晰图像的情形,本文提出了一种基于自监督学习的集成神经网络方法,该方法仅需要输入单幅噪声图像即可实现图像去噪。首先使用伯努利采样(Bernoulli Sampling,BS)方法,生成噪声图像对,...
关键词：集成神经网络 噪声图像 神经网络结构 图像去噪 泛化性能 伯努利 采样方法 解码器 
基于U-Net医学图像智能分割的网络结构演变
《无线电工程》2024年第12期2765-2779,共15页刘紫权 史旭阳 胡海 马远萍 朱哲维 李珂 
四川省科技计划(2024NSFSC2040);教育部高校产学研创新基金(2023IT257);成都市技术创新研发项目(2024-YF05-01130-SN);西南科技大学博士基金项目(23zx7136,23zx7135)。
随着医疗需求的持续增长,深度学习技术在医学图像自动分割领域展现出巨大的潜力。空间数据智能的发展为医学图像的精确分割提供了新的解决思路。U-Net作为医学图像分割领域最具影响力的网络架构,自2015年提出以来在各类医学影像任务中...
关键词：深度学习 U-Net 医学图像分割 神经网络结构 
智能原生物联网
《科技成果管理与研究》2024年第12期79-81,共3页王帅 
物联网是全球新一轮科技创新与产业变革的核心驱动和重要引擎,美国、欧盟以及中国均将其纳入国家发展的重大战略。随着我国“加快开展物联网技术研发和应用示范”要求的提出以及人工智能的迅速发展,尤其是大模型的出现,物联网智能化成...
关键词：神经网络结构 人工智能技术 物联网 国家自然科学基金 重点项目 国家重点研发计划 产业变革 项目资助 
基于双分支卷积神经网络结构和多注意力机制的输电线路状态识别方法
《光学学报》2024年第22期39-50,共12页尚秋峰 樊小凯 谷元宇 王健健 姚国珍 
国家自然科学基金(62205105);河北省自然科学基金(E2019502179);河北省省级科技计划项目(SZX2020034)。
针对输电线路运行状态实时监测问题,提出了一种以双分支卷积神经网络(CNN)结构为框架,融合多注意力机制的深度学习模型。时序分支利用一维卷积神经网络(1DCNN)提取振动信号的时域特征;图像分支使用连续小波变换(CWT)将振动信号转换为二...
关键词：双分支卷积神经网络 多注意力机制 信号识别 输电线路 连续小波变换 
神经网络结构双层规划及其遗传鱼鹰优化分析
《集成电路应用》2024年第10期418-419,共2页饶贵美 张著洪 
国家自然科学基金(62063002)
提出一种能同时对神经网络的权值阈值及神经网络结构进行优化的双层规划模型,该模型能自适应调节网络结构。同时对鱼鹰优化算法进行改进,通过引入Chebyshev混沌映射改善初始种群分布,采用柯西变异-反向学习策略调整搜索位置。并结合遗...
关键词：进化神经网络 双层规划 神经网络结构 遗传鱼鹰优化 
用于神经网络结构搜索性能评估策略的新评价准则MKR
《中国信息界》2024年第7期210-212,共3页申亮 张雷 谢大同 
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT200396),福建省自然科学基金项目(2020J01323)。
引言在人工智能领域,深度学习技术因其卓越的性能而广受瞩目。深度学习的核心在于人工神经网络,而神经网络的性能在很大程度上取决于网络结构的设计和优化。这就意味着,为了得到更好的结果,必须致力于设计与优化更为有效的网络结构。
关键词：人工神经网络 神经网络结构 人工智能 深度学习 评估策略 评价准则 搜索性能 设计和优化 
基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法
《控制与决策》2024年第7期2151-2160,共10页潘杰 郑学驰 邹筱瑜 
国家自然科学基金项目(62176258,62273349,52174152);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2021YCPY0111);江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。
卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算...
关键词：卷积神经网络 可微分结构搜索 通道注意力 通道排序 离散化误差 温度正则化系数 
一种用于时间序列预测的平移不变神经网络结构
《北京邮电大学学报》2024年第3期103-110,共8页张晗 
辽宁省应用基础研究计划项目(2023JH2/101600040);辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20221598);国家自然科学基金项目(72273019)。
全序列时序形态相似性度量方法通常存在不能从整体上挖掘时序间形态趋势变化的问题。对此,提出了一种具有丰富输出表示的扩展层,并结合自编码器网络自动从时序数据中学习具有平移不变的全局相似性,实现对时序数据的全局特征提取和时间...
关键词：时间序列 平移不变性 神经网络 自编码器 扩展层 
基于人工智能的三维动画智能化创作方法研究被引量：1
《电脑编程技巧与维护》2024年第1期133-135,共3页姜传凯 
随着人工智能技术的飞速发展,其在三维动画领域的应用日益广泛,成为推动该领域创新的重要力量。三维动画涉及复杂的视觉表现和数据处理,是一种将静态图像转化为具有深度、时间和动态表现力的艺术形式。人工智能算法尤其是机器学习和深...
关键词：三维动画 人工智能 智能化创作 神经网络结构 
基于神经网络的格子玻尔兹曼算法
《机电工程技术》2024年第1期115-118,共4页韦伟汛 贺胜圣 黄志刚 
广州市市场监督管理局科技项目(2022kJ19)。
在科学研究和工业应用的复杂流域、多相流以及多物理流动问题的处理中,相较于传统计算流体力学方法(Computational Fluid Dynamics,CFD),格子玻尔兹曼算法(Lattice Boltzmann Method,LBM)具有程序结构简单、对复杂边界和非线性问题适应...
关键词：格子玻尔兹曼算法 碰撞算子 神经网络结构 算法加速 
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