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2003-2022 全部
为您找到包含“Pruning”的内容共47

汪枭杰,姚文斌

2019-03-29

卷积神经网络剪枝技术可以有效减少神经网络的内存占用和运行耗时,有利于神经网络在资源有限的设备上部署。剪枝研究中,如何衡量参数重要性是核心问题,参数重要性直接决定哪些参数被优先移除。本文提出一种基于注意力机制的卷积神经网络剪枝方法,该方法借助注意力模块,自适应地学习卷积网络中同层滤波器输出通道的权重,并以此计算滤波器重要性,在滤波器级别指导网络剪枝。实验结果表明,本方法在相同剪枝比例下可以获得更高的准确率,并且不依赖特定的底层运算库或硬件设备。

School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing,School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing

#计算机科学技术#

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尚海滨,赵遵辉

2013-01-21

针对行星际小推力借力转移轨道初始设计问题,提出一种结合形状逼近策略与解空间剪切技术的的初始设计方法。该方法采用改进的逆六次多项式策略计算小推力弧段,通过引入B平面模型来描述行星借力机动以拼接小推力轨道。通过建立相应的约束条件来引入小推力借力轨道解空间的剪切准则,依据解空间剪切准则,对解空间进行剖析,并剔除解空间中的不可行域,进而搜索初始转移轨道的可行解。数值结果表明:本文方法可以有效对交会型转移轨道进行设计,并且可以消除由借力机动带来的速度匹配误差。

高等学校博士学科点专项科研基金(20091101120003

北京理工大学宇航学院,北京 100081,北京理工大学宇航学院,北京 100081

#航空航天科学技术#

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HE Hui

By studying an admissible family of branching mechanisms introduced in Li (2014), a pruning

2014-04-08

***SRFDP (20110003120003

School of Mathematical Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875

#Mathematics#

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仲启强,徐慧

2021-04-07

目前,工业界推荐系统主要分为两个大的模块:召回和排序。其中用的算法也是多种多样,但是除了召回模块会利用一些传统的协同过滤和规则,排序模型的算法基本以深度学习领域的神经网络为主。神经网络使得推荐系统领域取得了快速的进步,为了获得更好的推荐结果,这些模型变得越来越复杂。然而,在推荐系统领域,用户对推荐系统的响应速度非常敏感,当一个App用户量巨大,推荐模型随着用户信息和场景内容信息增加逐渐变得臃肿,因此如何在保持模型精度的前提下,降低模型的推理时延以及模型体积是推荐系统应用场景中一个非常关键的问题。为了解决这个问题,本文将计算机视觉领域的剪枝卷积核的方法引入推荐系统的排序模型剪枝神经元,并对裁剪思路进行了改进,最后通过实验验证了本文模型剪枝方法的有效性。?????

China University of Mining and Technology-Beijing,School of Mechanical Electronic & Information Engineering,Beijing 100083,China University of Mining and Technology-Beijing,School of Mechanical Electronic & Information Engineering,Beijing 100083

#计算机科学技术#

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李鹏,孙渤禹,黄久玲

2013-11-20

本文提出了基于KNN动态阈值样本剪枝的分类算法来处理支持向量机(SVM)在失衡数据集上的分类问题。由于数据集中复杂性和混叠的现象会影响SVM分类器的分类性能和泛化能力,又因为失衡数据集中正例与反例的失衡比很大,相比反例来说,正例的信息比较重要,因此本文提出基于KNN的失衡数据集动态阈值剪枝算法,根据正例与反例设置不同的阈值来确定分类样本取舍。该算法有效地提高SVM 分类器处理失衡数据集的分类效果。

教育部高等学校博士点专项基金(20102303120005

黑龙江省研究生创新科研项目(YJSCX2012-126HLJ

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨 150080,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨 150080,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨 150080

#计算机科学技术#

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吴静,刘衍珩,吕荣

2009-02-20

传统的BP神经网络在应用过程中,经常面临无法确定合适的网络节点问题。网络规模小,则运算时间长;而网络规模过大,容易产生过学习现象,影响泛化能力。本文在传统的BP神经网络学习的基础上,采用Kalman滤波算法对神经网络中的权值向量进行修剪,实现对神经网络结构的简化,提高泛化能力。不同与其他修剪算法的边修剪、边训练,该算法在完成学习之后,一次性进行修剪。在入侵检测数据集中的测试表明,该方法修剪比例高,精确度好,修剪后的网络能够很好的保持原始网络的识别率,对学习速度和泛化能力的提高是有效的。

教育部高校博士点基金(20060183043

国家自然科学基金(60573128

吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院

#计算机科学技术#

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李映虹,高博扬,陈立明

2015-11-23

近年来,Maxout网络在计算机视觉和语音识别等领域均取得了很好的成果。与Dropout方法类似,Maxout网络通过对神经网络每层单元进行分组并选取每组最大输出,达到了合并子网络的效果。但由于其每层单元数量较多,模型参数量较大,导致网络训练缓慢,某些单元训练不充分,且参数量增加容易导致过拟合。本文针对Maxout网络存在冗余单元这一现象进行了分析,并提出了对应的剪枝方法。实验表明,该剪枝方法在保持原Maxout网络的识别效果的基础上,减少网络参数50%~60%,且剪枝后的模型效果优于与其参数量相当的未剪枝的Maxout网络模型,说明对复杂模型进行剪枝既能压缩参数量至合理的范围,其效果也好于随机初始化的规模较小的模型训练后的效果。

北京航空航天大学中法工程师学院,北京,100191,里昂中央理工学院数学与计算机系,里昂,69130,法国,里昂中央理工学院数学与计算机系,里昂,69130,法国

#计算机科学技术#

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CHEN Peng,SONG Wei

In this paper, we propose a novel learning classifier which utilizes growing and pruning

2013-10-28

Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (20100093120004

Natural Science Foundation of Jiangsu Province (SBK201122266

National Natural Science Foundation of China (61103129

Jiangnan University, School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University, School of Internet of Things Engineering

#Computer Science and Technology#

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常安德,姜桂艳

2015-12-15

针对驾驶员路径选择行为估计误差较大的问题,在SP问卷调查的基础上,基于分类树方法设计了一种驾驶员路径选择模型,并对分类树方法中的剪枝效益函数进行了改进。实证分析结果表明,分类树方法可以有效地解决驾驶员路径选择行为估计问题,其估计误差明显低于已有的Probit模型和Logit模型,而且所设计的剪枝效益函数,可以进一步改善驾驶员路径选择行为估计的效果。

高等学校博士学科点专项科研基金课题(20110061110034

中国刑警学院,宁波大学海运学院、宁波港航物流服务体系协同创新中心

#交通运输工程#

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江沸菠,戴前伟,董莉

2016-05-17

针对神经网络反演技术在电阻率成像工程勘探应用推广中存在的问题,提出了一种基于正则化神经网络的剪枝贝叶斯神经网络(PBNN)非线性反演算法和一种基于K-medoids聚类的样本构造方法。在基于K-medoids聚类的样本构造方法中,利用观测数据的聚类结果提供先验信息构造神经网络的训练样本,从而有针对性的指导神经网络的训练过程;剪枝贝叶斯神经网络在引入贝叶斯正则化的基础上,通过评估各隐节点对反演结果的影响来自适应确定神经网络的隐层结构,根据小样本条件下本文训练样本的分布特征,选择了基于广义平均的超参数矢量来引导剪枝过程。通过与地球物理领域内其它常用的自适应正则化方法相比较,验证了本文算法的有效性。模型仿真和实测数据反演的结果表明:该方法能够较好的抑制神经网络训练过程中噪声的影响,提高网络的泛化能力,其反演结果优于不含正则化参数的BPNN反演和RBFNN反演以及传统的最小二乘反演。

高等学校博士学科点专项科研基金(20120162110015

国家自然科学基金(41374118

湖南师范大学物理与信息科学学院;中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学地球科学与信息物理学院;湖南涉外经济学院信息科学与工程学院

#地球科学#

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