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基于随机退火的神经网络学习算法及其应用
被引量：
2
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作者
董国君
哈力木拉提.买买提
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第19期39-42,47,共5页
提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法,并将其应用于解决图像特征绑定问题。该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式,通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点。通过理论分析证明了该算法与...
提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法,并将其应用于解决图像特征绑定问题。该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式,通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点。通过理论分析证明了该算法与竞争层神经网络动力学方程的等价性。通过对比实验验证了算法能够在加快网络收敛速度的同时提高特征绑定结果的合理性。
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关键词
竞争层神经网络(
clmnn
)
神经网络
图像处理
特征绑定
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职称材料
题名
基于随机退火的神经网络学习算法及其应用
被引量：
2
1
作者
董国君
哈力木拉提.买买提
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第19期39-42,47,共5页
文摘
提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法,并将其应用于解决图像特征绑定问题。该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式,通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点。通过理论分析证明了该算法与竞争层神经网络动力学方程的等价性。通过对比实验验证了算法能够在加快网络收敛速度的同时提高特征绑定结果的合理性。
关键词
竞争层神经网络(
clmnn
)
神经网络
图像处理
特征绑定
Keywords
competitive
layered
model
neural
networks
（
clmnn
）
neural
networks
image
processing
feature
binding
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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1
基于随机退火的神经网络学习算法及其应用
董国君
哈力木拉提.买买提
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
2
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