基于剪枝卷积神经网络的分类方法及相关设备.pdf

2023-05-18 约1.85万字 15页立即下载

用于对神经网络中卷积层进行剪枝的方法和装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392953 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 20201

2023-06-19 约2.09万字 20页立即下载

一种用于卷积神经网络模型的剪枝方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990420 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 20191

2023-06-07 约7.35千字 9页立即下载

基于多粒度卷积神经网络剪枝的教师板书动作识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800977 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110130937.0 (22)申请日 2021.01.30 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-05 约2.22万字 19页立即下载

基于剪枝的卷积神经网络模型压缩方法研究.pdf 基于剪枝的卷积神经网络模型压缩方法研究摘要 卷积神经网络在计算机视觉的各个领域取得了显著的进展，然而训练好的神经网络 模型有数百万个参数，需要大量的存储和计算成本，因此很难部署在资源受限的设备上。此外，卷积神经网络中存在着过度参数化问题，即，参数存在冗余性。据此，网络压缩与加速技术应运而生。它通过减少网络中的冗余来实现网络参数的压缩与计算的加速。本文总结现有各种卷积神经网络模型压缩方法的优缺点并对其中的关键技术进行研究，分别提出相应的解决办法。具体地，本文的主要研究内容如下：（1）提出一种基于谱聚类的滤波器剪枝（Spectralclusteringfilterpruning，SCF

2025-05-14 约10.59万字 58页立即下载

卷积神经网络剪枝、推理方法、设备以及计算机可读介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361702 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 20201

2023-06-18 约2.4万字 20页立即下载

基于特征表示差异的卷积神经网络模型剪枝技术研究.pdf 中文摘要在计算机视觉领域进行图像分类时，深度神经网络表现出来的性能都是最优的，但其在计算和储存方面的成本却是令人望而却步的。在许多实际任务中都希望找到一个在保持模型准确率的同时降低成本的方法。深度神经网络模型的剪枝 技术正是这样一种技术。本文从深度神经网络模型特征表示的角度出发针对图像分类任务提出了一种基于特征表示差异的深度神经网络模型的剪枝方法。对深度神经网络模型进行剪枝，主要包含三个关键点：剪枝元素、剪枝准则和剪枝算法，其中剪枝准则的选择是核心技术。本文从深度神经网络模型极易受到对抗攻击的共识出发，认为深度神经网络模型的准确率出现显著下降的原因在于，对抗攻击前后的干净图像

2025-03-11 约13.26万字 82页立即下载

基于结构化剪枝的深度卷积神经网络压缩关键问题研究.pdf 目录第一章绪论······································································1 1.1研究背景与意义··························

2025-02-19 约18.13万字 89页立即下载

基于卷积神经网络的小样本场景图象分类.docx 基于卷积神经网络的小样本场景图像分类 基于卷积神经网络的小样本场景图象分类摘要随着人工智能领域的快速发展，基于大规模数据的场景图象分类的精确性不断提高，相关方面的技术日益成熟，催生出了一系列的基于图像分类技术的生活应用，这使得人们的生活工作更加地便捷和高效。但是，在某些领域很难获得足够数量的数据样本，即使可以也需要耗费大量地人力物力，在经济上不具有可行性。在遥感图像领域，往往很难获得大量带有标签的数据样本，因此关于小样本的遥感场景图像分类方案的研究仍然是值得研究的热点领域。传统的小样本数据集的场景图像分类方法存在很多问题。传统的遥感图像场

2025-01-03 约2.03万字 26页立即下载

基于卷积神经网络自动分类垃圾桶.docx 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶摘要近年来，随着我国人口数量增长，城市化的步伐加快，城乡各类生活垃圾也日益增多，垃圾分类回收已成为减少环境污染、实现能源回收再利用的重要手段。很多国家实行的源头垃圾分类方法是，需要垃圾投放者按垃圾桶类别人工归类垃圾，将垃圾丢入指定的垃圾桶中，在日本甚至街头有七个类别垃圾桶。这种的分类方法依赖民众普遍具备较高的素质和垃圾分类的常识，在我们国家应用会形成许多麻烦不便的同时，普遍民众缺乏垃圾分类知识，分类的准确率也很低。为解决以上存在的问题与顺应人工智能的浪潮，本次毕业

2025-01-04 约2.75万字 45页立即下载

基于卷积神经网络的柑橘病叶高光谱分类.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的柑橘病叶高光谱分类一、1.柑橘病叶高光谱分类背景与意义 (1)柑橘是我国重要的经济作物，其产量和品质直接关系到农民的收入和市场的稳定。然而，柑橘在生长过程中容易受到各种病害的侵袭，其中叶部病害对柑橘产量和品质的影响尤为显著。高光谱技术作为一种非接触式、快速、无损的检测手段，能够获取植物叶片的反射光谱信息，从而实现对植物生理状态和病虫害的早期诊断。因此，基于高光谱技术的柑橘病叶分类研究具有重要的实际意义。 (2)随着高光谱技术的发展，其在农业领域的应用越来越广泛。柑橘病叶高光谱分类作为高光谱技术在农业领域的一个重要应用方向，旨在通过对柑橘叶片的高光谱图像进行分

2025-01-21 约3.01千字 6页立即下载

基于边增强图卷积神经网络的文本分类研究.pdf 摘要近年来，随着作为重要信息载体的文本数字资源不断增加，数据间的紧密联系也日益显现，因此对这些资源进行有效的组织管理变得愈发重要。如今，文本分类 方法的研究方向大多集中于深度领域，图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）在网络分析、自然语言处理、推荐系统等多个研究领域发挥着重要作用，特别是在节点分类任务中有着出色的表现。因此，基于图神经网络的文本分类方法逐渐成为当前主流研究方向。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks,GC

2025-03-11 约7.53万字 53页立即下载

基于卷积神经网络的垃圾分类技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的垃圾分类技术研究一、1.垃圾分类背景与意义 (1)随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，垃圾产量逐年增加，垃圾处理问题日益突出。传统的垃圾处理方式以填埋和焚烧为主，这些方法不仅占用大量土地资源，而且对环境造成严重污染。因此，实施垃圾分类成为解决垃圾处理问题的关键。垃圾分类能够有效减少垃圾处理过程中的环境污染，提高资源回收利用率，促进循环经济发展。 (2)垃圾分类技术的应用对于改善城市环境、提升居民生活质量具有重要意义。通过对垃圾进行分类，可以将可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾分开处理，降低处理成本，提高垃圾资源化利用率。此外，垃圾分类还能够减少垃圾

2025-02-02 约1.91千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的花卉图像分类研究.pdf 基于卷积神经网络的花卉图像分类研究 161203107240

2021-10-21 约2.98万字 32页立即下载

基于卷积神经网络的垃圾分类模型.docx 题目：基于卷积神经网络的垃圾分类模型目录TOC\o1-3\h\z\u 摘要 I Abstarct II 第1章绪论 1 1.1课题背景和研究意义 1 1.2国内外研究发展现状 1 1.3难点问题和主要研究内容 2 1.4社会经济效益和环境影响 2 1.5文章组织结构 3 第2章基础理论 4 2.1深度学习 4 2.1.1应用领域 4 2.2Keras简介 5 2.3卷积神经网络 5 2.3.1卷积神经网络的结构 6 2.3.2卷积神经网络的经典架构 11

2024-10-25 约2.36万字 41页立即下载