-
题名可用于人脸识别的反馈型二元神经网络(英文)
被引量：3
- 1
-
-
作者
赵杰煜
-
机构
宁波大学信息科学与技术研究所
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第8期1128-1139,共12页
-
基金
国家自然科学基金 No.6 980 5 0 0 2
浙江省自然科学基金
教育部优秀青年教师基金&&
-
文摘
提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络 ,并将其用于解决复杂的人脸识别问题 .该模型采用随机型加权联接 ,神经元为简单的非线性处理单元 .理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布 ,当网络中神经元个数较多时 ,平稳概率分布逼近于 Boltzmann- Gibbs分布 ,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系 .在设计了一种新型模拟退火和渐进式 Boltzmann学习算法后 ,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别 。
-
关键词
渐进式Boltzmann学习
人脸识别
反馈型二元神经网络
模拟退火算法
-
Keywords
stochastic binary network
incremental Boltzmann learning
Markov random field
simulated annealing
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名反馈型随机二元神经网络
- 2
-
-
作者
赵杰煜
-
机构
宁波大学信息科学与技术研究所
-
出处
《中国科学（E辑）》
CSCD
北大核心
2001年第5期470-480,共11页
-
基金
国家自然科学基金 (批准号 :6 980 5 0 0 2
教育部优秀青年基金
浙江省自然科学基金青年人才培养专项基金资助项目
-
文摘
提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型 ,该模型不同于常见的Boltzmann机 ,它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接 ,神经元为简单的非线性处理单元 .揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布 ,当网络中的神经元个数较多时 ,平稳概率分布逼近于Boltzmann Gibbs分布 .另外 ,还讨论了该网络模型与Markov随机场之间的关系 ,并提出了一种新型模拟退火和Boltzmann学习算法 .网络模型被成功地应用于解决难度较大的组合优化问题和人像的自动识别 。
-
关键词
随机神经网络
反馈型随机二元神经网络
平稳概率分布
渐进式Boltzmann学习Markov随机场
模拟退火
组合优
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
