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基于双通道混合3D-2D RBM模型的手势识别 预览
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作者 李敬华 淮华瑞 +2 位作者 孔德慧 王立春 孙艳丰 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期428-435,共8页
为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征... 为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2DRBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2DHOG表观特征以及光流-2DHOG运动特征,然后基于3D-2DRBM进一步学习动态手势潜在的高层时空语义特征,提升动态手势的特征描述力.融合手势外观判别和运动判别的双通道融合判别改进了单通道分类的能力.在公开的剑桥手势数据集上的实验验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 3D-2D受限玻尔兹曼机 梯度直方图 光流 动态手势识别
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基于Lorentz函数的稀疏约束RBM模型的算法研究 预览
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作者 邹维宝 于昕玉 麦超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期213-220,231共9页
受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,RBM)是一种有效的特征提取算法,受视觉皮层稀疏表示的启发,人们试图将稀疏这一概念引入到RBM中,以期学习到原始数据的稀疏表示,提高其特征提取性能。将Lorentz函数引入到RBM中,作为... 受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,RBM)是一种有效的特征提取算法,受视觉皮层稀疏表示的启发,人们试图将稀疏这一概念引入到RBM中,以期学习到原始数据的稀疏表示,提高其特征提取性能。将Lorentz函数引入到RBM中,作为RBM的稀疏约束正则项,构建基于Lorentz函数的稀疏约束RBM模型,将其称之为LRBM模型。对该模型的特征提取性能进行了可视化评价,同时对稀疏度和分类率进行了实验分析;最后将多个LRBM叠加,构造基于LRBM的深度置信网模型并分析该深度网络的性能。实验表明,LRBM模型有效地提取了数据集中的特征信息,在分类效果上较RBM平均提高了2%左右,增强了目标分类的可靠性。 展开更多
关键词 受限玻尔兹曼机(RBM) 稀疏表示 特征提取 LRBM模型 目标分类
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AN ENSEMBLE MODEL OF ARIMA AND ANN WITH RESTRICTED BOLTZMANN MACHINE BASED ON DECOMPOSITION OF DISCRETE WAVELET TRANSFORM FOR TIME SERIES FORECASTING
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作者 Warut Pannakkong Songsak Sriboonchitta Van-Nam Huynh 《系统科学与系统工程学报:英文版》 SCIE EI CSCD 2018年第5期690-708,共19页
基于DBN的机载高光谱影像分类 预览
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作者 刘亚静 赵自雨 刘佳丽 《测绘与空间地理信息》 2018年第7期4-7,共4页
高光谱图像分类是目前遥感技术应用的关键环节,对分析地物类别与土地利用起到了十分重要的作用。目前应用于高光谱图像分类普通算法,其精度已不能满足当今大数据时代下的分类要求,本文提出了深度置信网络(DBN)分类算法。深度置信网络... 高光谱图像分类是目前遥感技术应用的关键环节,对分析地物类别与土地利用起到了十分重要的作用。目前应用于高光谱图像分类普通算法,其精度已不能满足当今大数据时代下的分类要求,本文提出了深度置信网络(DBN)分类算法。深度置信网络具有无监督学习与有监督学习二者共同的优点,对于维数高的数据有较优的分类效果,并利用机载AISA Eagle II高光谱传感器的影像进行了验证。结果表明,DBN算法与支持向量机(SVM)及传统神经网络(BP)对比取得了较好的分类效果。 展开更多
关键词 深度置信网络 受限玻尔兹曼机 机载高光谱影像
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基于改进并行回火算法的RBM网络训练研究 预览 被引量:2
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作者 李飞 高晓光 万开方 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期753-764,共12页
目前受限玻尔兹曼机网络训练算法主要是基于采样的算法.当用采样算法进行梯度计算时,得到的采样梯度是真实梯度的近似值,采样梯度和真实梯度之间存在较大的误差,这严重影响了网络的训练效果.针对该问题,本文首先分析了采样梯度和真实梯... 目前受限玻尔兹曼机网络训练算法主要是基于采样的算法.当用采样算法进行梯度计算时,得到的采样梯度是真实梯度的近似值,采样梯度和真实梯度之间存在较大的误差,这严重影响了网络的训练效果.针对该问题,本文首先分析了采样梯度和真实梯度之间的数值误差和方向误差,以及它们对网络训练性能的影响,然后从马尔科夫采样的角度对以上问题进行了理论分析,并建立了梯度修正模型,通过修正梯度对采样梯度进行数值和方向的调节,并提出了基于改进并行回火算法的训练算法,即GFPT(Gradient fixing parallel tempering)算法.最后给出GFPT算法与现有算法的对比实验,仿真结果表明,GFPT算法可以极大地减小采样梯度和真实梯度之间的误差,大幅度提升受限玻尔兹曼机网络的训练效果. 展开更多
关键词 深度学习 受限玻尔兹曼机 采样算法 马尔科夫理论 并行回火 GFPT
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基于深度信念网络的语音服务文本分类 预览 被引量:3
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作者 周世超 张沪寅 杨冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期157-161,共5页
在线人工语音服务已经在各种商业活动中展开,为了提供更好的客户服务就必须对语音服务质量进行有效的评估。目的就是将人工语音服务利用语音识别技术转化为文本,再进行有效的分类评估。常用文本分类模型有朴素贝叶斯、KNN、BP神经网... 在线人工语音服务已经在各种商业活动中展开,为了提供更好的客户服务就必须对语音服务质量进行有效的评估。目的就是将人工语音服务利用语音识别技术转化为文本,再进行有效的分类评估。常用文本分类模型有朴素贝叶斯、KNN、BP神经网络、支持向量机等模型,这些模型比较依赖于语音文本预处理后的特征表示,并且容易出现维数灾难、局部最优、训练时间长问题。而深度信念网络模型(DBN)可以从文本预处理后的特征表示中学习到更具有本质含义的特征表示,便于分类器分类,且避免以上模型的不足。在人工服务语音文本化后,通过深度信念网络模型转换特征表示再进行分类,最终的分类效果比上述分类模型直接利用文本的特征表示进行分类效果略微提高。 展开更多
关键词 特征 分类 语音 深度信念网络模型(DBN) 受限玻尔兹曼机(RBM)
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基于Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法 预览 被引量:23
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作者 柴瑞敏 曹振基 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2590-2594,共5页
特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像... 特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。 展开更多
关键词 特征提取 深度学习 GABOR小波 深度信念网络 降维 受限玻尔兹曼机
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基于改进对比散度的GRBM语音识别 预览 被引量:4
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作者 赵彩光 张树群 雷兆宜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期213-218,共6页
对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于... 对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GRBM)中训练语音识别模型参数。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,采用改进的对比散度训练的GRBM明显优于传统的模型训练算法,语音识别率能够达到80%左右,最高提升7%左右,而且应用改进算法训练的其他GRBM对比模型的语音识别率也都有所提高,具有较好的识别性能。 展开更多
关键词 对比散度 高斯伯努利受限玻尔兹曼机 受限玻尔兹曼机 指数平均数指标 并行回火 语音识别 深度神经网络
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