發(fā)布時間：2019-05-12 11:23

【摘要】：針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然圖像識別上的局限性,提出一種適用于自然圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,使其在自然圖像識別的準(zhǔn)確率和速度上取得更好的效果.首先利用MAPREDUCE實現(xiàn)算法的并行化,并利用GPU技術(shù)對該算法進行加速;再次利用多區(qū)域的邏輯回歸計算方法提高圖像識別的準(zhǔn)確率.在實驗環(huán)境下驗證了改進算法的正確性和有效性.
[Abstract]:In view of the limitation of convolutional neural network in natural image recognition, a convolution neural network algorithm for natural image recognition is proposed, which makes it achieve better effect on the accuracy and speed of natural image recognition. Firstly, MAPREDUCE is used to realize the parallelization of the algorithm, and GPU technology is used to accelerate the algorithm, and then the multi-region logical regression calculation method is used to improve the accuracy of image recognition. The correctness and effectiveness of the improved algorithm are verified in the experimental environment.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP183;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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3 許旭萍;臧道青;;采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實施缸蓋表面點陣字符識別[A];第十五屆全國汽車檢測技術(shù)年會論文集[C];2011年

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