【摘 要】
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为了进一步解决非精确图匹配中,深度神经网络算法层级之间全连接造成的参数冗余所导致的数量级问题,本文提出利用改进的卷积神经网络实现非精确图匹配算法。首先,利用建筑学
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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为了进一步解决非精确图匹配中,深度神经网络算法层级之间全连接造成的参数冗余所导致的数量级问题,本文提出利用改进的卷积神经网络实现非精确图匹配算法。首先,利用建筑学与城市规划学科中空间关系理论-空间句法的思路,对图结构数据进行描述,其次对数据进行处理。最后通过在图上定义卷积运算,对图节点的特征信息和结构信息进行端到端的学习,实验表明,该算法能够高效的降低运算的时间,并且有效的提升准确率。
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