【摘 要】
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近年来，卷积神经网络（CNN）已经成为很多科学领域的研究热点之一．卷积神经网络作为一种深度模型可以直接作用于原始输入，不需要手动设计特征描述子．与传统神经网络相比识别效果有很
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近年来，卷积神经网络（CNN）已经成为很多科学领域的研究热点之一．卷积神经网络作为一种深度模型可以直接作用于原始输入，不需要手动设计特征描述子．与传统神经网络相比识别效果有很大的提高．它已经建立了一类强大的模型来处理图像识别，并对其扩展到三维卷积神经网络（3DCNN）来处理视频识别问题．在此基础上，笔者对三维卷积神经网络做了如下改进：用Gabor小波核来初始化卷积操作，以达到模拟人类视觉系统对视觉刺激的响应；在网络训练的过程中加入Dropout技术，随机选择删除部分神经元，以此来提高网络的泛化能力，有效防
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