【摘 要】
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为了减少神经网络模型对手写数字数据集的训练计算耗时和最佳训练次数,同时保证手写数字图像的分类准确率,引入了压缩感知技术,提出了基于压缩感知和单隐层前馈网络(Compressive Sensing and Single Hidden Layer Feedforward Network,CS-SHLNet)的手写数字图像快速分类算法。首先,利用高斯随机矩阵对具有稀疏性的手写数字图像进行线性观测,将高维
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,中国科学院天基动态快速光学成像技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61805244),吉林省重点科技研发计划项目(No.20190303094SF),钱学森空间技术实验室创新工作站开放基金(No.GZZKFJJ2020003)。
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为了减少神经网络模型对手写数字数据集的训练计算耗时和最佳训练次数,同时保证手写数字图像的分类准确率,引入了压缩感知技术,提出了基于压缩感知和单隐层前馈网络(Compressive Sensing and Single Hidden Layer Feedforward Network,CS-SHLNet)的手写数字图像快速分类算法。首先,利用高斯随机矩阵对具有稀疏性的手写数字图像进行线性观测,将高维图像信号投影到低维空间得到观测值;其次,通过误差反向传播(Error BackPropagation,B
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