【摘 要】
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近年来,随着人工智能的飞速发展,深度学习领域也得到了极大关注。卷积神经网路是深度学习研究领域中的一个重要方向。然而现有的卷积神经网路模型在卷积核层面只能处理二维数据。鉴于此目的,该文提出四元数卷积神经网络模型(Quaternions Convolutional Neural Network,QCNN),目的是在卷积核层面可以处理三维数据,充分挖掘图像信息。该文首先介绍了四元数神经元模型,然后提出了
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近年来,随着人工智能的飞速发展,深度学习领域也得到了极大关注。卷积神经网路是深度学习研究领域中的一个重要方向。然而现有的卷积神经网路模型在卷积核层面只能处理二维数据。鉴于此目的,该文提出四元数卷积神经网络模型(Quaternions Convolutional Neural Network,QCNN),目的是在卷积核层面可以处理三维数据,充分挖掘图像信息。该文首先介绍了四元数神经元模型,然后提出了四元数感受野模型、四元数卷积神经网络的输入和四元数特征图生成模型,创建了四元数卷积神经网络,并层次递进的
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