本文選題：分層感知　切入點(diǎn)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了模擬視覺(jué)通路的特征抽象與自學(xué)習(xí)能力,在視神經(jīng)信息分層處理機(jī)制的基礎(chǔ)上提出一種特征感知模型.在改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的基礎(chǔ)上,首先依據(jù)視網(wǎng)膜中神經(jīng)元的方向選擇性、空間局部性以及神經(jīng)元間的側(cè)抑制性,在初級(jí)視覺(jué)特征處理中構(gòu)建一種視網(wǎng)膜拓?fù)溆成?然后在中級(jí)視覺(jué)特征處理中引入生物神經(jīng)的稀疏表達(dá)法,構(gòu)建神經(jīng)突觸激活函數(shù),解決了神經(jīng)計(jì)算中常見(jiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題;最后提出模擬腹部通路信息傳遞的具有計(jì)算感知不變性的分層視覺(jué)特征感知計(jì)算模型.應(yīng)用不同規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試的結(jié)果表明,該模型對(duì)大規(guī)模的目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題具有較好的識(shí)別效果,目標(biāo)識(shí)別的平均準(zhǔn)確率可達(dá)85%.
[Abstract]:In order to simulate the feature abstraction and self-learning ability of visual pathway, a feature perception model is proposed based on the delamination mechanism of optic nerve information, which is based on the improved convolution neural network framework. Firstly, according to the directional selectivity, spatial localization and lateral inhibition of neurons in the retina, a topologic mapping of the retina is constructed in the primary visual feature processing. Then the sparse expression of biological nerve is introduced into the processing of intermediate visual features, and the synaptic activation function is constructed, which solves the common problem of over-fitting in neural calculation. Finally, a hierarchical visual feature perception computing model with computational perceptual invariance is proposed to simulate the information transmission of abdominal path. The model has a good effect on large-scale target recognition, and the average accuracy of target recognition can reach 85%.
【作者單位】： 沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61373089) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)項(xiàng)目(4801004yb02)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1636270