电讯技术

北大核心,INSPEC,WJCI

国内刊号:51-1267/TN

国际刊号:1001-893X

电讯技术杂志2019年第9期:结合胶囊网络和卷积神经网络的目标识别模型

发布日期:

作者:林少丹,洪朝群,陈雨雪

单位:(1.福建船政交通职业学院 a信息工程系,福州 350007;2.厦门理工学院 计算机与信息工程学院,福建 厦门 361024;1.福建船政交通职业学院 b.图书馆,福州 350007)

关键词:胶囊网络;动态路由;特征向量;压缩函数;卷积神经网络;

基金:福建省交通运输厅科技项目(201409);福建省职业院校智能装备应用技术协同创新中心建设项目(闽教科[2016]7号)

通过改进动态路由和压缩函数的方式对Hinton等的胶囊网络模型进行改进。运用了加强数据集的方法,增加了数据集的大小,在一定程度上避免了过拟合现象的发生。通过实验表明,改进后的胶囊网络模型在结构上有了简化,在效率上比未改进的模型有了明显的提高。在改进的胶囊网络模型基础上,提出了将改进后的胶囊网络与卷积神经网络相结合的网络模型。该模型训练准确率达到97.56%,模型评估准确率达88%。

来源:2019年第9期

《电讯技术》期刊编辑部

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