2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為載體的深度學(xué)習(xí)逐漸成為了現(xiàn)階段各種先進(jìn)技術(shù)的代名詞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從上世紀(jì)出現(xiàn)以后,各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型逐漸用來解決實(shí)際場(chǎng)景中的各種問題。特別是在2012年的大規(guī)模圖像分類競(jìng)賽中,基于深度學(xué)習(xí)的模型將分類結(jié)果提升了11個(gè)百分點(diǎn)以后,便促進(jìn)了現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)浪潮的形成。深度學(xué)習(xí)技術(shù)將人們從繁雜的人工設(shè)計(jì)特征轉(zhuǎn)換成了自動(dòng)學(xué)習(xí)有效特征,強(qiáng)化模型抽象學(xué)習(xí)的能力,極大的促進(jìn)了圖像識(shí)別、圖像檢測(cè)、語音識(shí)別、追蹤等技

2、術(shù)的發(fā)展。
  極速學(xué)習(xí)機(jī)自從2004年提出以來,在過去的十幾年間,有了長(zhǎng)足的發(fā)展。首先各種理論研究的出現(xiàn)為極速學(xué)習(xí)機(jī)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),其次基于極速學(xué)習(xí)機(jī)的應(yīng)用,將其拓展到了真實(shí)場(chǎng)景中。不過在極速學(xué)習(xí)機(jī)中,不管從權(quán)值初始化還是更為有效的特征表達(dá)以及深度學(xué)習(xí)模型上,都有許多問題需要解決。
  本文從極速學(xué)習(xí)機(jī)入手,探索了其權(quán)值初始化和分布式表達(dá),并且提出并驗(yàn)證了卷積極速學(xué)習(xí)機(jī)。本文將通過如下三個(gè)方面開展:
  首先

3、,對(duì)權(quán)值初始化進(jìn)行了研究,探究了權(quán)值初始化對(duì)于極速學(xué)習(xí)機(jī)的影響。所提出的方法可以解決極速學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)特征表達(dá)不具有緊湊性和判別性的問題,同時(shí)為其他方法提出了一個(gè)快速有效的權(quán)值初始化的解決方案;
  其次,對(duì)于極速學(xué)習(xí)機(jī)的特征表達(dá)進(jìn)行了研究。分布式表達(dá)是特征表達(dá)中比較常用的方式,在極速學(xué)習(xí)機(jī)不需要權(quán)值調(diào)整的前提下,提出了基于極速學(xué)習(xí)機(jī)的分布式特征表達(dá)方式,不但可以將類別信息通過特征組合引入模型結(jié)構(gòu)中,而且提高了極速學(xué)習(xí)機(jī)的性能;

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