修正线性单元相关论文
随着计算机科学和互联网技术的快速发展,人脸识别技术广泛的应用于如公共安全,公安、司法和刑侦,信息安全和门禁系统等各种领域,比......
由于指静脉图像含有大量弯曲纹理特征,针对传统的Gabor滤波器具有多尺度与多方向特征,但在提取图像弯曲纹理信息能力不足,提出了一......
修正线性单元（rectified linear unit,ReLU）是深度卷积神经网络常用的激活函数,但当输入为负数时,ReLU的输出为零,造成了零梯度问题;......
为解决修正线性单元(ReLU)的神经元死亡现象,提出一个新的激活函数——基于双曲正切函数(tanh)的修正线性单元(ThLU)。ThLU函数正......
摄像机标定是从图像中获取真实世界度量信息的关键步骤。传统摄像机标定方法依赖于不同的相机模型、对镜头畸变处理较为复杂、标定......
修正线性单元做为深层神经网络的激活函数,常被用来处理复杂的函数来提高深层神经网络的建模能力。针对传统修正线性单元提出一种......
为更有效地去除图像中的噪声,提出一种深度学习的图像去噪方法。以完整图像作为网络的输入及输出图像,通过隐含层构成由含噪声图像......
针对卷积神经网络在标签数据不足条件下易发生的过拟合现象及噪声条件下的合成孔径雷达目标识别问题,提出了一种改进的卷积神经网......
由于电力变压器故障的现象和原因存在一定的模糊性和随机性,传统方法在复杂的情况下识别变压器故障的精度不高。提出了一种基于深......
