本文選題：深度學(xué)習(xí) + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《科技通報(bào)》2017年03期

【摘要】：提出了一種新的帶有多個(gè)隱層的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于非剛性物體的識(shí)別。以花卉識(shí)別為例子向?qū)?通過(guò)分析本文提出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、卷積和池化方法以及反向傳播誤差等主要方法,構(gòu)造出了一個(gè)全新的深度卷積識(shí)別模型。通過(guò)針對(duì)Image Net數(shù)據(jù)庫(kù)中的80類(lèi)花卉圖像做訓(xùn)練和識(shí)別,在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)做比較,結(jié)果表明本文提出的算法能夠提升花卉識(shí)別10%以上的識(shí)別率,提升效果明顯。
[Abstract]:A new deep convolution neural network with multiple hidden layers is proposed for the recognition of nonrigid objects. Taking flower recognition as an example, a new recognition model of depth convolution is constructed by analyzing the architecture of depth neural network, convolution and pool method, and the error of back propagation. Through training and recognition of 80 kinds of flower images in Image Net database, compared with traditional neural network and support vector machine in experiment, the results show that the algorithm proposed in this paper can improve the recognition rate of flower recognition by more than 10%. The lifting effect is obvious.
【作者單位】： 浙江長(zhǎng)征職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)系;杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：S68;TP183;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1871245