model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss=...
model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=128) score = model...
神经网络自动提取DEM数据中鞍部的浅层和深层语义特征,并进行特征融合,经过Softmax分类层得到候选鞍部点的概率分布,再通过MLP多层感知器网络对候选鞍部点的坐标进行修正... 张晶晶 被引量: 0发表: 2019年 基于人工神经网络--多层感知器(MLP)的遥感影像分类模型 新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来...
针对复杂环境中车道线检测效率低的问题,提出了一种基于多层感知器(MLP)的车道线检测算法(LaneMLP)。 整个算法主要由全局感知器和局部感知器组成,首先通过逐行分类模型对道路环境图像栅格化,将车道线检测转换为逐行分类任务;分类过程中使用MLP模块作为全局感知器提取车道线的全局语义信息和车道间的结构信息,使用组卷积模块...
从 SEU 创建的驾驶姿势数据库提取的特征,通过与 IKSVMs 、kNN 分类器和 Parzen 分类器相比,选用 MLP 分类器对驾驶姿势进行层实验和交叉验证试验。实验结果表明,基于 GHM 多小波变换和MLP 分类器的特征提取 ,与 IKSVMs, kNN 分类器和 Parzen 分类器相比,使用softmax 激活函数将激活层和双曲正切函数的隐层能...
多层感知器(Multi-layer Perceptron, MLP)是一种基于前馈神经网络的人工神经网络模型,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。多层感知器中,每个神经元的输出都是由其它神经元的输入值和相应的权值共同决定的,同时,该神经元的输出会作为其它神经元的输入值,并共同决定另一个神经元的输出值。因此,多层感知器具有比较强的...
③输出层:隐藏层到输出层可以看成是多类别逻辑回归(softmax回归),所以输出层的输出就是softmax(W2X1+b2),X1表示隐藏层的输出f(W1X+b1)。 激活函数 若每个神经元的激活函数都是线性函数,那么,任意层数的MLP都可被约简成一个等价的单层感知器。 实际上,MLP本身可以使用任何形式的激活函数,但为了使用反向传播算...
针对复杂环境中车道线检测效率低的问题,提出了一种基于多层感知器(MLP)的车道线检测算法(LaneMLP)。 整个算法主要由全局感知器和局部感知器组成,首先通过逐行分类模型对道路环境图像栅格化,将车道线检测转换为逐行分类任务;分类过程中使用MLP模块作为全局感知器提取车道线的全局语义信息和车道间的结构信息,使用组卷积模块...