【摘要】：機器學(xué)習算法對于人工智能系統(tǒng)具有重要的理論和實際意義。近十年來,以深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習算法和模型在特征選擇與學(xué)習任務(wù)中取得了引人注目的成就,在圖像識別、語音識別、機器翻譯等多個領(lǐng)域取得了突破性的進展,在部分任務(wù)中的數(shù)據(jù)處理能力甚至超越了人工水平。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在人工智能應(yīng)用中表現(xiàn)出了卓越的性能,但是在特征稀疏性、尺度不變性、多通道協(xié)變量偏移、頻域特征選擇能力等方面仍存在一些難以解決的問題。圍繞上述技術(shù)難題,本文在前人工作的基礎(chǔ)上,展開了相關(guān)研究,并取得了一些有意義的成果。主要的研究工作和創(chuàng)新點如下:1、對DropConnect算法進行了擴展,改進了掩碼生成策略,使得掩碼的生成函數(shù)依賴于上一層神經(jīng)元的輸出值,從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠根據(jù)神經(jīng)元輸出值的稀疏度,動態(tài)決定神經(jīng)元連接的丟棄概率。改進后的模型具有了對稀疏特征進行選擇的能力。實驗結(jié)果表明,新算法輸出特征稀疏度大幅提高122.7%以上。此外,識別精度也有一定提高。2、對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的尺度不變性進行了研究,提出了一種尺度不變卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能夠自動適應(yīng)輸入圖像在平面空間上的尺度變化。同時,在卷積層中嵌套多層Maxout網(wǎng)絡(luò),以進一步提高特征擬合與提取的能力。實驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,新模型各層尺度不變性增幅為8.2%—20.1%,識別錯誤率降幅達13.1%以上。3、為解決多通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的跨通道協(xié)變量偏移問題,將單通道的批量歸一化算法推廣到了多通道的情況下,提出了一種跨通道批量歸一化算法。完整的推導(dǎo)了跨通道批量歸一化算法的前向和反向傳播過程,并在深度殘差模型中進行了實驗。實驗結(jié)果表明,應(yīng)用新算法以后,訓(xùn)練過程中神經(jīng)元激活值的分布情況變化的更為穩(wěn)定,識別錯誤率降低了 4.0%左右。4、針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型頻域特征提取能力不足的問題,將頻域濾波操作加入到卷積層中,提出了一種具有頻域特征選擇能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。新模型加強了對于特定頻段信號特征的提取能力,從而提高了識別精度。經(jīng)實驗驗證,在GTSRB數(shù)據(jù)集上,識別錯誤率從6.69%降至3.17%,效果明顯。綜上,本文對于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征稀疏性、尺度不變性等多方面的問題進行研究。所得成果在應(yīng)用于圖像識別任務(wù)時,取得了良好的改進效果。
[Abstract]:Machine learning algorithm has important theoretical and practical significance for artificial intelligence system. In the past decade, deep learning algorithms and models represented by deep neural networks have made remarkable achievements in feature selection and learning tasks, and have made breakthrough progress in many fields such as image recognition, speech recognition, machine translation and so on. In some tasks, the data processing ability is even higher than the human level. Deep neural network model has shown excellent performance in the application of artificial intelligence, but there are still some difficult problems in the aspects of feature sparsity, scale invariance, multi-channel covariant migration, frequency domain feature selection ability and so on. On the basis of previous work, the related research is carried out and some meaningful results are obtained. The main research work and innovations are as follows: 1. The DropConnect algorithm is extended and the mask generation strategy is improved so that the mask generation function depends on the output value of the upper layer neurons. Thus, the neural network model can dynamically determine the discard probability of the neuron connection according to the rarefaction of the output value of the neuron. The improved model has the ability to select sparse features. The experimental results show that the output feature sparsity of the new algorithm is greatly increased by more than 122.7%. In addition, the recognition accuracy is also improved. 2. The scale invariance of the convolution neural network model is studied, and a scale invariant convolution neural network model is proposed, which can automatically adapt to the scale change of the input image in the plane space. At the same time, the multi-layer Maxout network is nested in the convolution layer to further improve the ability of feature fitting and extraction. The experimental results show that, compared with the traditional convolution neural network model, the scale invariance of each layer of the new model increases by 8.2% / 20.1%, and the recognition error rate decreases by more than 13.1%. In order to solve the problem of cross-channel covariant migration in multi-channel neural network model, the single-channel batch normalization algorithm is extended to the multi-channel case, and a cross-channel batch normalization algorithm is proposed. The forward and backward propagation processes of the cross-channel batch normalization algorithm are derived completely, and the experiments are carried out in the depth residual model. The experimental results show that after applying the new algorithm, the distribution of neuron activation value is more stable and the recognition error rate is decreased by about 4.0%. In order to solve the problem of insufficient capability of feature extraction in frequency domain, a convolution neural network model with the ability of feature selection in frequency domain is proposed by adding the filtering operation in frequency domain to the convolution layer. The new model improves the recognition accuracy by enhancing the extraction ability of signal features in specific frequency bands. The experimental results show that the recognition error rate is decreased from 6.69% to 3.17% on the GTSRB data set, and the effect is obvious. In summary, this paper studies the characteristic sparsity, scale invariance and other aspects of deep neural networks. The results obtained in this paper have been applied to the image recognition task, and a good improvement effect has been achieved.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：2461893