基于通道域自注意力机制的图像识别算法作者：何海洋 孙南来源：《计算机时代》2020年第10期        摘 要： 為了提高自注意力网络的图像识别效果，对通道域自注意力机制存在的梯度死亡的问题，提出了一种优化算法。首先聚集特征在空间范围上的全局特征响应，然后使用新的激活函数对通道关系建模，构造通道权重响应。将改进后的通道域自注意力模块使用于神经网络分类器中...

决策树算法的优化方法及其改进思路在机器学习中，决策树算法是一种常用的分类与回归方法。它通过构建树状结构来模拟数据集的决策过程，使得数据的分类与回归变得简单直观。然而，决策树算法在实际应用中也面临着一些问题，如过拟合、欠拟合等。本文将介绍决策树算法的优化方法及其改进思路，以提高决策树算法的性能和效果。一、信息增益和基尼指数的选择准则在传统的决策树算法中，常用的选择准则有信息增益和基尼指数。信息增益是...

机器学习技术中的生成对抗网络算法详解生成对抗网络（GAN）是一种在机器学习中使用的强大算法，其独特的架构可以用于生成新的数据样本。GAN最初由伊恩·古德费洛在2014年提出，它结合了两个互相竞争的神经网络——生成器网络和判别器网络。生成器网络的目标是学习生成类似于训练数据的新数据样本。它以一个随机噪声向量作为输入，并通过一系列的转换层将噪声逐渐转化为与训练数据相似的样本。生成器的输出是一个虚拟样本...

image recovery and are able to recover textures efficiently and accurately.The nonlinear diffusion regularization is beneficial for preserving the edge of an image.We use three steps to solve the comp...

基于深度学习的图像识别算法改进随着计算机技术的不断发展和深度学习算法的兴起，图像识别算法已经成为了人工智能领域中的一个热门问题。它可以用来识别图像中的物体、文字、场景等信息，对很多领域都有着广泛的应用。然而，目前的图像识别算法还存在一些问题，比如准确率不高、鲁棒性差等，需要得到改进和优化。本文将基于深度学习的图像识别算法进行改进和优化，主要包括以下几个方面：数据预处理、模型构建和训练、模型评估和优...

使用深度学习算法改进图像识别的技巧深度学习算法在图像识别领域发挥着重要作用，其通过模拟人脑的神经网络结构，实现了对复杂图像的高效识别和分类。然而，要想进一步提升图像识别的准确性和效率，就需要掌握一些技巧和方法。本文将介绍一些使用深度学习算法改进图像识别的技巧。一、数据预处理在使用深度学习算法进行图像识别之前，首先需要对数据进行预处理。数据预处理的目的是去除噪声、增强图像特征，以提高算法的鲁棒性和准...

基于神经网络的电机控制算法设计与性能改进分析近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络在电机控制领域中的应用也越来越广泛。本文将探讨基于神经网络的电机控制算法设计与性能改进分析。正则化改进算法首先，基于神经网络的电机控制算法设计方面，我们可以采用多种类型的神经网络结构来实现电机的控制。其中，反向传播神经网络（BPNN）是最常用和成熟的一种。其原理是通过不断地反向传播误差，优化网络参数，从而实现电...

高技术通讯2020年第30卷第6期：570-578doi:10.3772/j.issn.1002-0470.2020.06.004ECO跟踪算法中CNN分层插值及加权策略改进①陈志旺②王昌蒙③王莹宋娟彭勇(燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004)(燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心秦皇岛066004)摘要本文是在深度特征与相关滤波相结合的高效卷积运算符(ECO)目...

一、图像复原的变分方法图像在形成传输和存储的过程中都会产生失真，造成图像质量的退化，图像复原就是解决这些问题。（1）图像复原的变分方法一般来讲，图像的退化过程一般可描述为：f=Ru+n    1-（1） 其中n 表示加性Gauss 白噪声，R 表示确定退化的线性算子，通常是卷积算子。图像复原就是要尽可能的降低或消除观察图像f （x ）的失真，得到一个高质量图像，根据最大似然原...

第 38 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.38 No.8Aug. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于改进YOLOv7的口罩佩戴检测正则化改进算法付惠琛1，2，高军伟1，2*，车鲁阳1，2（1.青岛大学自动化学院，山东青岛 266071；2.山东省工业控制技术重点实验室，山东青岛 266071）摘要：佩戴好口罩...