史晓霞
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：广东工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 卷积神经网络的研究与应用分析
- 卷积神经网络早期在手写数字识别已经显示出很好的效果.由于当时内存和硬件的限制无法获得大量的训练数据,使得网络无法扩展更大的图像,导致当时研究热度减少.由于广泛的可用性和GPU的增加使计算能力强大,2012年Alex Kr...
- 史晓霞
- 关键词：卷积神经网络激活函数正则化
- 卷积神经网络的研究及应用分析
- 2017年
- 这几年来,卷积神经网络在计算机视觉方面获得了很多的突破以往的研究成就与结果。它的强大的特性学习以及分类的本领都在整个领域中得到了各方面的极大地关注,它包含了重要的分析和探究的必要性的价值。回顾了卷积神经网络的开展过程和相关历史与背景,简单介绍了关于卷积神经的基本构成和运行的理论,从结构改进、减少过拟合、激活函数的选用这3个方面对卷积神经网络在最近的探究总结以及讨论分析,归纳了并且通过讨论基于卷积神经网络的相关研究以及在应用领域中的应用,以及取得的最新的研究成果,指出了卷积神经网络现在阶段存在的缺陷和未来的研究以及应用的方向。
- 史晓霞谭立辉
- 关键词：卷积神经网络激活函数
- 基于有理正交系对有理解析信号的分解算法研究
- 2016年
- 对LPSD算法进行改进,引入有理正交基来替换原来的三角函数基。与三角函数基相比,有理正交基的优势是能自适应地选取基函数的系数。采用能量下降最快的思想和最小均方误差思想逐步求得基函数的系数,然后分解出极小相位信号与全相位信号。与LPSD算法相比,改进后算法比之前在耗时与算法迭代步数上有很大改进,信号拟合效果更好。
- 杨国亮谭立辉史晓霞
- 关键词：全相位
