自适应学习率相关论文
在人脸表情识别任务中，适用的优化算法可以有效地提高表情识别的效率。针对人脸表情识别任务中的优化算法选择问题，比较研究了SGD、M......
针对预先设定学习率的增量强化学习(IRL)飞行控制律失败率较高,并且无法适应飞行器大范围动力学特性变化下的稳定控制问题,提出一......
针对目前卷积神经网络处理情感分类时无法快速准确获取全局最优解的问题,提出了一种改进的自适应权重卷积神经网络算法.该算法首先......
随着人工智能、云计算和大数据新一代信息技术的迅速发展,信息化成为煤矿企业的发展趋势。煤矿井下监控视频的目标检测和目标跟踪,......
针对机电作动器(EMA)稳定性和响应速度的要求,提出一种基于对角递归神经网络(DRNN)PI控制的EMA速度环控制方法,在运行过程中动态调......
本文主要介绍采用BP神经网络的方法来设计Doherty功率放大器非线性模型.由于传统BP神经网络的固有缺陷,本文采用附加动量项与自适......
由于随机方差缩减梯度(SVRG)法在求解经验风险最小化(ERM)问题时表现优异,近年来受到了广泛关注.与SVRG方法中使用固定的学习率不......
为了避免温度过热对数控机床的影响,在对BP网络模型原理分析的基础上,针对BP算法收敛速度过慢的缺陷进行自适应学习率改进,设计了......
目标地区的地应力计算模型构建是指导该地区压裂,井壁稳定分析的基础工作。针对模型构建问题,该文构建了一种页岩地应力计算模型,......
随着集成电路技术的进步以及嵌入式技术的成熟,采用嵌入式技术的各种产品已经被广泛应用于军事、工业和民用领域。而科技的进步对......
视觉目标跟踪是计算机视觉中的重要应用之一,被广泛应用于行为分析、智能视频监测、人机交互等领域。但实际场景中存在的光照变化......
在如今的大数据时代,由于数据源十分广泛,而且数据的内容也日趋复杂,使得人们需要对之添加更多的属性加以描述,进而导致数据维度的......
在当今信息时代,互联网的规模日渐庞大,信息容量也呈爆发式膨胀,网络安全也显得越来越重要。入侵检测被视为传统的安全防护技术,是......
为提高运动目标检测算法的准确性,保证较低的时间复杂度,提出基于自适应混合高斯的改进三帧差分算法。为获取目标内部运动点,采用......
人机交互是人工智能的重要组成环节,大脑与机器的交互是人机交互中最具有挑战性的一类。脑机接口(brain-computer interface,BCI)......
前馈神经网络（Feedforward neural networks,FNNs）是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,以模拟生物神经网络在受到外界刺激后作......
深度神经网络已成为计算机视觉及人工智能领域的研究重点。目前,在图像分类、语义分割等任务中,已有相关研究通过使用不同结构的人......
合理有效的安全监控预报模型,是保障大坝的安全运行的重要手段。针对传统统计模型预测精度不高的问题,通过对BP神经网络的优化改进......
相比传统目标跟踪算法,基于相关滤波的目标跟踪算法跟踪精度更高、实时性更好,但当目标被遮挡或超出视野时,难以提取目标特征、正......
群养猪攻击行为是评估猪群对微环境适应性的重要指标。活动指数模型能够描述猪群行为模式,已经在群养猪攻击行为识别研究中得到初......
目的如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题。现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响,对动态环境的适应能力......
在水库优化调度中，对结果影响很大的长期降水预报精度一直不高，而水库的隐随机优化调度在一定程度上克服了预报精度的问题。隐随机优......
随着工业控制的发展,出现了控制领域很重要的控制方式之一:PID控制.PID具有很强的适用性,鲁棒性强等特点.人们对人工神经网络进行......
如何从信息内容丰富的视频中高质量地捕捉到嫌疑车辆成为了现在亟需解决的问题,而高效的车牌识别技术是其中的关键。较为详细的描......
煤矿井下监控视频图像质量差、噪点多、光照易突变,采用传统混合高斯模型进行目标检测存在运行速度慢、算法复杂度高、易受光照影......
群养猪攻击行为是评估猪群对微环境适应性的重要指标。活动指数模型能够描述猪群行为模式,已经在群养猪攻击行为识别研究中得到初......
为了在实际运行中更好地利用光热电站,文章建立了一种基于改进卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。首先,通过分析......
道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车......
Firstly,the early warning index system of coal mine safety production was given from four aspects as personnel,environme......
本文在对BP神经网络算法分析的基础上，提出一种基于演化算法的BP改进算法（EBP）。该算法将演化算法运用到BP算法学习率的求解中，从而达......
<正>l引言~[1] 图1是一个典型的三层神经网络BP算铸示意图.Z是输入向量,Y是隐层输出向量0是网络输出向量,V及W分别为层间权向量......
提出一种自适应学习率的小波神经网络算法，从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题，并有效地克服了小波神经网络......
为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量，提出了基于改进BP（back-propagation）神经网络的路口交通流转向比预测模型，给出了相应参......
针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小、学习过程中常常发生振荡等缺陷，提出了在BP算法中引入动量因子，并采用自适应调整学习率的梯......
采用动量法、自适应学习率和异变换函数对BP算法进行改进,并通过模糊神经网络对中长期负荷进行预测,还针对BP算法中隐层节点难以确......
传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对......
提出一种基于自适应三角函数基神经网络的二维线性相位FIR滤波器优化设计方法。该方法根据二维线性相位FIR滤波器幅频响应特性,采......
利用人工神经网络对实验室中短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB语言环境下建立了进水N......
Nesterov动量法可以很好地改进梯度下降方向,但是其所有参数都具有相同的学习率,并且学习率需要人为设定。Adadelta算法可以自适应......
针对丝杠传动系统具有非线性及缓时变的特点,使用了BP神经网络PID控制器,该控制策略能在线调整PID控制参数.为了改善常规BP神经网......
BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题，但BP网络自身的学习收敛速度慢、容易陷于局部极小等缺陷则限制了......
针对基于快速Frobenius范数对角化（FFDIAG）的盲信号分离算法不能直接处理复数数据从而导致分离性能差的问题,提出一种利用参数结构的......
针对传统智能故障诊断方法因装备电路复杂和工作环境噪声等因素引起的诊断困难问题,提出了基于降噪自编码器和高斯深度信念网络的......
水文测站需要精确的水位流量关系，这是一种非线性关系，用传统方法进行关系拟合会产生较大误差。利用神经网络对非线性系统处理的强大......
旋转机械在现代工业中扮演着举足轻重的角色,然而,其往往在长时间、大负载和强背景噪声的状态下运行。糟糕的运行工况会导致旋转机......
