细胞神经网络CNNs(Cellular Neural Networks)是一种具有并行处理能力的网状非线性电路模型[1],其基本单元称为细胞。细胞结构简单且细胞之间为局部互联,因此,方便超大规模集成电路(VLSI)实现,研制成功的细胞神经网通用机(CNN Universal Machine)已被证明具有图灵机的计算能力[2]。作为一种面向集成电路实现的神经网络,细胞...
摘要 本发明公开了一种基于S‑CNN模型普适性手背静脉图像识别方法,所述方法适用于一种由静脉图像采集装置和PC机组成的身份认证系统,所述方法包括S1建立初始数据集;S2建立训练数据集;S3搭建S‑CNN模型;S4模型训练;及S5静脉图像识别。通过本发明所述方法克服了采集图像时手背平移、旋转、尺度变化产生的不良影响,通过...
[TOC] 1、DCNN模型 DCNN是由Nal Kalchbrenner[1]等人于2014年提出的一种算法,其利用CNN模型将输入进行卷积操作,并利用K MAX pooling操作,最终将变长的文本序列输出为定长的序列,这种方式能够获取短文本和长文本之间的关系。文章在4个数据集进行了测试。 DC
(Region-based3️⃣ConvolutionalNeural Networks, R-CNNs)4️⃣YoLO (You Only Look Once)5️⃣SSD (Single Shot MultiBox Detector)6️⃣U-Net7️⃣DeepLab系列8️⃣生成对抗网络(Generative Adversarial9️⃣Networks,GANs)Siamese NetworkTransformer模型在计算机视觉中的应用三维视觉模型#...
CNNs非线性电路模型在数据安全传输中的应用
增强了模型的分类性能.4.研究分析当下较为常用的四种分类模型(KNN和Gaussian NB模型以及MLP和SepCNN神经网络模型),在不同的藏文文本分类数据集上分别进行训练和调参测试,最终构建性能稳定的分类器.实验表明:多层感知机MLP神经网络模型结构简单,易于解读,结合简单的特征选择和提取算法,既可以训练出较好的分类模型,又可以...
2017年Panqu Wang发表,空洞卷积用于语义分割,提出了HDC和DUC设计原则,取得了图像分割的好效果, Understanding Convolution for Semantic Segmentation,官方代码(MXNet) 设计思想:空洞卷积(扩张卷积):尽…
基于区域的卷积神经网络(Region-based convolutional neural networks, or regions with CNN feature, R-CNNs)是将深度模型应用于目标检测的一种前沿方法[Girshick et al., 2014]。在本节中,我们将讨论R-CNN和对它们的一系列改进:Fast R-CNN [Girshick, 2015], Faster R-CNN [Ren et al., 2015],和Mask ...
基于CNNs电路模型的像素演化分割方法
本发明属于中子成像领域,具体涉及一种基于cnns和transformer的单幅中子图像超分辨率模型及其方法。 背景技术: 1、中子成像技术是一项重要的无损检测技术。当中子束穿过样品时,其强度会发生衰减。中子成像技术利用穿透物体后中子束强度的空间分布差异,展示待测材料的内部结构信息。这项技术被广泛应用于航空航天、医学、考古...