快速训练算法

作品数：19被引量：92H指数：6
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：焦李成汪西莉王海川张立明廖东平更多>>
相关机构：国防科学技术大学云南大学陕西师范大学西安电子科技大学更多>>
相关期刊：《中国新技术新产品》《系统工程与电子技术》《计算机仿真》《计算机技术与发展》更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国防科技技术预先研究基金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于热重启机制的胶囊投影网络快速训练算法被引量：1
《计算机技术与发展》2020年第12期21-26,共6页谢奔 张索非 吴晓富 
国家自然科学基金(61372123,61701252)。
胶囊投影网络是一种新型的深度神经网络结构,将传统的卷积神经网络与胶囊投影结构结合来学习潜在的视觉特征。尽管胶囊投影网络在多个分类数据集上展现出了先进的性能,但是训练该算法模型往往需要较高的学习成本,这对胶囊投影网络在实...
关键词：卷积神经网络 胶囊投影结构 热重启机制 快速训练算法 深度学习 
基于自适应权值裁剪的Adaboost快速训练算法被引量：9
《电子与信息学报》2020年第11期2742-2748,共7页余陆斌 杜启亮 田联房 
海防公益类项目(201505002);广东省重点研发计划-新一代人工智能(20180109);广州市产业技术重大攻关计划(2019-01-01-12-1006-0001);广东省科学技术厅重大科技计划项目(2016B090912001);中央高校基本科研业务费专项资金(2018KZ05)。
Adaboost是一种广泛使用的机器学习算法,然而Adaboost算法在训练时耗时十分严重。针对该问题,该文提出一种基于自适应权值的Adaboost快速训练算法AWTAdaboost。该算法首先统计每一轮迭代的样本权值分布,再结合当前样本权值的最大值和样...
关键词：目标检测 ADABOOST算法 快速训练 自适应 权值分布 
铁路异物入侵深度识别网络快速训练算法被引量：1
《电子设计工程》2019年第22期48-54,共7页沈悦 
国家重点研发计划(基于空天车地信息协同的轨道交通运营与安全综合保障技术)(2016YFB1200100)
异物侵入铁路限界对铁路系统可靠性造成了极大的威胁。为达到高分类准确率及低模型内存占用率兼备的目的,针对既有技术方法中分类效果、泛化性能较差以及耗时久、模型占用空间大等问题,本文提供了一种快速训练算法,采用网络迁移压缩同...
关键词：铁路异物分类 卷积神经网络 VGG16深度网络模型 迁移压缩 
一种改进的AdaBoost快速训练算法被引量：5
《西北工业大学学报》2017年第6期1119-1124,共6页张苗燕 王登飞 魏宗寿 
甘肃省基础研究创新群体计划(1606RJIA327);陇原青年创新人才扶持计划(2016-38);甘肃省科技支撑计划(1604GKCA009);兰州交通大学校青年基金(2016024)资助
针对AdaBoost算法误检率及收敛速度问题,结合改进的细菌觅食优化算法的思想,提出一种基于改进细菌觅食的AdaBoost弱分类器优化权重算法。采用改进的随机化佳点集方法构造初始种群,改进的趋化策略、变次数游动策略及变概率迁徙策略来全...
关键词：ADABOOST 细菌觅食优化算法 随机化佳点集 弱分类器 
一种交替变换更新层数的DBN-DNN快速训练方法被引量：2
《计算机应用研究》2016年第3期843-847,共5页李轩 李春升 
针对语音识别中DBN-DNN训练时间过长的问题,提出了一种DBN-DNN网络的快速训练方法。该方法从减少误差反向传播计算量的角度出发,在更新网络参数时,通过交替变换网络更新层数来实现加速;同时,也设计了逐渐减少网络全局更新频率和逐渐减...
关键词：语音识别 DBN-DNN 快速训练算法 
基于改进SMO的SVDD快速训练算法被引量：1
《中国测试》2015年第11期101-105,共5页李丹阳 蔡金燕 杜敏杰 朱赛 张峻宾 
针对传统支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)训练中存在的训练速度慢、存储核矩阵需要的空间开销大、计算量大、算法效率低等问题,提出一种基于改进序贯最小优化(SMO)算法的SVDD快速训练方法。该算法针对原有SMO...
关键词：序贯最小优化算法 快速训练 KKT条件 工作集选择 支持向量数据描述 
一种基于收缩超平面的支持向量分类算法
《小型微型计算机系统》2014年第12期2717-2726,共10页凌萍 荣祥胜 高大金 
国家自然科学基金项目(61105129 61100167)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20131130)资助
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的在二分问题上表现优异,而在多分问题上易受到基本分类器性能不稳定、集成方式依赖于具体问题等多种因素的影响,因此表现一般.鉴于此,提出一种基于收缩超平面的支持向量分类算法(A Novel Suppor...
关键词：支持向量机 收缩的超平面 切割超平面 几何性质 快速训练算法 
支持向量机大规模样本快速训练算法被引量：2
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2012年第2期83-87,共5页李飞 李红莲 
煤层气田地面集输信息集成及深度开发技术(011ZX05039-004-02)
普通的支持向量机算法在对大规模样本进行分类的时候有着较高的时间代价。随着训练样本数量的增多,支持向量机的训练速度问题将会越发明显,并且成为制约其实际应用的瓶颈。针对此问题提出了超椭球面方法,通过去掉噪声点、冗余点,并保留...
关键词：支持向量机 大规模样本 超椭球面 快速训练算法 
基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法被引量：2
《中国新技术新产品》2010年第17期26-27,共2页许恒 李浩 钟汉亭 
Gentle Adaboost算法训练弱分类器时,需要遍历特征空间,将分类结果最好的特征作为弱分类器,这将消耗大量的时间。本文提出了一种基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法。人工鱼群算法能够模拟鱼群行为策略,有效的对特征空间快速搜...
关键词：GENTLE ADABOOST 人工鱼群 人脸检测 弱分类器 训练时间 
车牌检测级联分类器快速训练算法被引量：1
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2010年第1期103-107,共5页方义秋 卢道兵 葛君伟 
重庆市教委资助项目(KJ090519)
针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现过训练及分类器退化的问题,并提出了解决这一问题的有效新方法。新方法主要对样本及时更新和样本权重的更新规则进行了调整。使用该方法训练级联车牌检测器,实验结果表明,新方法较好地...
关键词：ADABOOST算法 样本更新 权重调整 车牌检测 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部