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基于Borges差分的RMSprop算法及在卷积神经网络参数训练中的应用 被引量:2
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作者 高哲 剪静 《辽宁大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第1期1-9,F0002,共10页
针对RMSprop算法存在梯度消失和局部最优的问题,本文提出了一种基于Borges差分的RMSprop算法并应用到卷积神经网络参数训练方法.根据Borges分形导数的定义,本文给出了Borges差分的定义;将Borges差分与RMSprop算法相结合,提出了基于Borge... 针对RMSprop算法存在梯度消失和局部最优的问题,本文提出了一种基于Borges差分的RMSprop算法并应用到卷积神经网络参数训练方法.根据Borges分形导数的定义,本文给出了Borges差分的定义;将Borges差分与RMSprop算法相结合,提出了基于Borges差分的RMSprop优化算法,提高了图像识别的精度和学习收敛速度;给出了一种基于梯度信息的自适应的调整阶次的方法.本文以Fashion-MNIST数据集为例,分析了阶次对网络参数训练结果的影响,验证了本文提出的算法提高卷积神经网络的识别精度和学习收敛速度的有效性. 展开更多
关键词 卷积神经网络 rmsprop算法 Borges差分 分形导数 反向传播
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基于RMSprop的粒子群优化算法 被引量:20
2
作者 张天泽 李元香 +1 位作者 项正龙 李梦莹 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第3期642-648,共7页
粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优。结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO。考虑粒子每一个维度的速度变化... 粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优。结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO。考虑粒子每一个维度的速度变化及动量,进行自适应动态惯性权重设置,使算法在全局寻优和局部寻优之间达到良好平衡。选取10个典型测试函数,将改进后的粒子群算法(RMSPSO)与4个主流粒子群算法进行实验对比分析,实验结果表明,在单峰、多峰和组合函数上,RMSPSO算法在收敛速度和收敛精度上取得了明显进步。 展开更多
关键词 粒子群算法 rmsprop算法 自适应 梯度下降 惯性权重
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基于RMSprop的高精度GNSS-R镜点快速预测算法 被引量:1
3
作者 盛志超 周勃 +2 位作者 秦瑾 顾斯祺 孟婉婷 《无线电工程》 北大核心 2021年第10期1057-1063,共7页
从全球导航卫星系统反射信号(Global Navigation Satellite System Reflectometry,GNSS-R)测高应用中对镜面反射点的高精度需求出发,利用GNSS-R空间几何位置关系和机器学习中的RMSprop(Root Mean Square Prop)算法对镜面反射点问题进行... 从全球导航卫星系统反射信号(Global Navigation Satellite System Reflectometry,GNSS-R)测高应用中对镜面反射点的高精度需求出发,利用GNSS-R空间几何位置关系和机器学习中的RMSprop(Root Mean Square Prop)算法对镜面反射点问题进行研究,提出了一种基于RMSprop的高精度镜面反射点预测算法,该算法能够实现对学习率的自适应调整,加速梯度下降,提高算法的收敛性能。仿真结果表明,该算法收敛快,精度高。 展开更多
关键词 全球导航卫星反射信号 镜面反射点 rmsprop 梯度下降
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SDN中基于Renyi交叉熵和RMSprop算法的双层DDoS识别模型 被引量:3
4
作者 侯泽鹏 赵炜 +1 位作者 王尧 付强 《河北电力技术》 2023年第3期79-84,共6页
针对软件定义网络(SDN)中存在的DDoS攻击,提出了基于Renyi交叉熵和RMSprop算法的DDoS识别模型。首先,引入计算双向流比例作为检测模块的初检方法,降低常态化监控负荷的同时,能够及时发现异常流量;然后,引入Renyi交叉熵算法作为识别模块... 针对软件定义网络(SDN)中存在的DDoS攻击,提出了基于Renyi交叉熵和RMSprop算法的DDoS识别模型。首先,引入计算双向流比例作为检测模块的初检方法,降低常态化监控负荷的同时,能够及时发现异常流量;然后,引入Renyi交叉熵算法作为识别模块流量特征相似性定值计算方法,有效扩大异常与正常流量数据间的信息距离,对DDoS初期小流量攻击,可以更早地识别;最后,识别模块引入RMSprop算法计算当前网络阈值,可以吸收瞬时突变,进一步提升识别准确性。实验结果表明,该模型具备时间开销低、识别成功率高的特点,可以有效地增加SDN的安全性。 展开更多
关键词 软件定义网络 分布式拒绝服务 Renyi交叉熵 rmsprop算法 网络安全
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一种改进的SAM-ShuffleNet明青花龙纹断代模型
5
作者 赵谦 屈佳伟 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期116-123,共8页
青花瓷作为瓷器中的明珠,其独特的纹饰承载着深厚的文化底蕴。在众多青花瓷纹饰中,明代龙纹颇具代表性,对明代前、中、后三期的青花瓷龙纹进行断代识别有着极高的历史文化研究价值。文中针对明代龙纹断代问题提出一种改进的深度学习模型... 青花瓷作为瓷器中的明珠,其独特的纹饰承载着深厚的文化底蕴。在众多青花瓷纹饰中,明代龙纹颇具代表性,对明代前、中、后三期的青花瓷龙纹进行断代识别有着极高的历史文化研究价值。文中针对明代龙纹断代问题提出一种改进的深度学习模型,该模型引入空间注意力机制(SAM)改进原网络ShuffleNetV2,能够捕获图像中的长距离依赖关系,用于增强模型的表达能力,并利用迁移学习策略、交叉熵损失函数和RMSProp自适应学习率优化器在青花瓷龙纹数据集上进行实验验证,用于准确年代鉴定。实验表明,在迭代100次、批次大小为16、学习率为0.001以及权重衰减为10-5的条件下,明代前、中、后期断代总体准确率为95.67%,召回率为95%,F1-Score为95%。与VGG16、ResNet18等8个模型对比,所提模型在识别准确率上显著提高,运算速度约是ResNet18的4.9倍,是VGG16的5.9倍,这证明该模型不仅实现了明代青花瓷龙纹的精确断代,还具备快速识别、体积紧凑的特点,为文化遗产保护和鉴定提供了新的技术方法。 展开更多
关键词 龙纹断代 深度学习 ShuffleNet 空间注意力机制 rmsprop 迁移学习策略
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计算机网络中基于集成式图卷积神经网络的入侵检测技术
6
作者 范申民 王磊 张芬 《自动化与仪器仪表》 2025年第5期7-11,共5页
为了保障网络环境的安全性,提出了基于集成式图卷积神经网络算法的网络入侵检测技术。研究方法采用随机梯度下降算法和均方根传播(Root Mean Square Propagation,RMSProp)优化器提升了检测模型的训练效率,强化了检测模型的分类效果。研... 为了保障网络环境的安全性,提出了基于集成式图卷积神经网络算法的网络入侵检测技术。研究方法采用随机梯度下降算法和均方根传播(Root Mean Square Propagation,RMSProp)优化器提升了检测模型的训练效率,强化了检测模型的分类效果。研究结果显示,研究模型的入侵检测准确率为96.41%~97.18%。可见经过研究模型优化后,入侵检测技术在模型训练效率和模型训练精度上都有明显提升。研究模型可以根据访问来源进行数据分类,提升了入侵检测模型对访问行为的分类效果。同时,分类效果的提升优化了计算机对攻击行为的识别效率,使计算机的防御效果增强,有效保障了用户的网络安全环境。因此,研究为网络入侵行为的检测提供了一个识别效果较好的技术方法。 展开更多
关键词 集成式图卷积神经网络 网络入侵检测 随机梯度下降 rmsprop优化器
原文传递
基于生成对抗网络的跨模态图像情感感知描述 被引量:1
7
作者 杨春苗 王杨 +1 位作者 韩力英 孙赫彬 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期894-901,共8页
图像描述旨在根据视觉信息生成符合图像内容的文本,属于跨模态任务。尽管当前图像描述已取得一定成果,但在细粒度情感语义特征捕捉和描述文本情感细腻度等方面仍有提升空间。针对此问题,提出一种基于生成对抗网络生成方面级情感语言描... 图像描述旨在根据视觉信息生成符合图像内容的文本,属于跨模态任务。尽管当前图像描述已取得一定成果,但在细粒度情感语义特征捕捉和描述文本情感细腻度等方面仍有提升空间。针对此问题,提出一种基于生成对抗网络生成方面级情感语言描述的模型。以融合双模态注意力机制的编解码结构为生成器、卷积神经网络为判别器,提升模型在跨模态情感匹配方面的准确性及生成情感语句的可靠性。引入迁移学习和RMSProp优化算法以增强模型的可解释性。最终,在MSCOCO与SentiCap数据集上进行了验证,模型收敛性良好并取到了较高的准确率。 展开更多
关键词 生成对抗网络 图像情感描述 rmsprop优化算法
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基于改进反向传播算法的特高压电抗器故障诊断方法研究
8
作者 施绮 顾春杰 +2 位作者 申昊天 朱佳蓓 吴建东 《电工技术》 2025年第13期208-212,共5页
针对传统反向传播神经网络算法在1000 kV特高压电抗器故障诊断中存在的训练速度慢和精度低的问题,基于17台投运特高压电抗器的7种特征气体运维参数,构建了大规模运维数据集,采用梯度裁剪、L2正则化技术和均方根传播算法,改进了传统反向... 针对传统反向传播神经网络算法在1000 kV特高压电抗器故障诊断中存在的训练速度慢和精度低的问题,基于17台投运特高压电抗器的7种特征气体运维参数,构建了大规模运维数据集,采用梯度裁剪、L2正则化技术和均方根传播算法,改进了传统反向传播神经网络。测试结果表明:训练输出的老化因子值与数据驱动法确定的预设目标值快速趋于一致,所需训练次数由传统5000减少至300,速度提高了约94%,平均损失值由0.0174下降至0.0044。将未参与训练设备的气体参数输入该模型后,输出的绝缘老化因子在设备故障前后呈现明显变化趋势,表明该模型能很好地评估特高压电抗器的绝缘状态。 展开更多
关键词 特高压电抗器 故障诊断 BP神经网络 rmsprop优化 L2正则化 梯度裁剪
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智能弹道轨迹仿真足球辅助训练机器人研究
9
作者 魏政君 梁子健 +1 位作者 郑昆 陈亮 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期68-75,共8页
随着人们健康意识的提高和竞技体育的普及,球类运动训练的科技化和专业化已成为发展趋势。在足球训练中,精确的射球轨迹模拟和个性化训练方案设计成为亟待解决的关键问题。为提升足球训练的科学性和有效性,推动足球训练的智能化发展,该... 随着人们健康意识的提高和竞技体育的普及,球类运动训练的科技化和专业化已成为发展趋势。在足球训练中,精确的射球轨迹模拟和个性化训练方案设计成为亟待解决的关键问题。为提升足球训练的科学性和有效性,推动足球训练的智能化发展,该文结合射球机构、视觉采集、数据分析和运动控制等技术,提出了基于全向移动的智能弹道轨迹仿真足球辅助训练机器人。首先,构建了足球正向动力学模型;然后,综合考虑空气阻力和马格努斯力等复杂物理因素,设计了基于RMSProp算法的逆向运动学模型,用于求解射球初始参数,使偏航角和俯仰角能够根据目标位置进行精确调整,以实现对目标点的高精度击中;最后,搭建了能够调整射球角度和位置的3轴云台射球机器人并进行了实验。结果表明,该训练机器人在各种训练条件下的射球进球点误差小于0.45 m,理论轨迹与实际轨迹的均方根误差小于7.5 cm,从而验证了该逆向运动学模型在射球场景中的鲁棒性和精确性。此外,该文建立了详细的射球数据集,可为后续的数据科学和人工智能研究提供重要资源。 展开更多
关键词 足球机器人 弹道轨迹仿真 rmsprop算法
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结合均方根传递的VSSLMS自适应滤波技术
10
作者 马振洋 雷铭宇 李斌 《计算机仿真》 2025年第8期301-306,472,共7页
为解决传统LMS算法因步长固定而导致的无法同时满足高收敛速度和低稳态误差的问题,引入RMSProp算法的思路,通过衰减系数和指数加权移动平均技术处理LMS中历史梯度的平方,由新的历史梯度进行权重更新,并由更新后的权重完成自适应滤波,旨... 为解决传统LMS算法因步长固定而导致的无法同时满足高收敛速度和低稳态误差的问题,引入RMSProp算法的思路,通过衰减系数和指数加权移动平均技术处理LMS中历史梯度的平方,由新的历史梯度进行权重更新,并由更新后的权重完成自适应滤波,旨在减小稳态误差的同时提高算法的收敛速度。通过理论分析和Matlab软件的仿真结果表明,相比于步长固定的经典LMS,上述新型变步长算法可以在输入信噪比大于-5db的恶劣信道下,取滤波器阶数为4,在对信号处理后减少25.37%以上的稳态误差,提升17.7%以上的输出信噪比,提升66.37%以上的收敛速度。并且相比于原算法,改进算法在低阶数条件下滤波效果提升更大,占用的运算资源更少。 展开更多
关键词 最小均方误差算法 变步长 均方根传递 自适应滤波
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可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案 被引量:1
11
作者 李洋 徐进 +1 位作者 朱建明 王友卫 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期158-169,共12页
随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:①中心服务... 随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:①中心服务器广播参数的过程中数据信息仍未受到保护,有泄露用户隐私的风险;②对参数过度添加噪声会导致参数聚合质量降低,影响最终联邦学习的模型精度。为解决以上问题,提出了一种可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案(FedBADP),对客户端和中心服务器之间传输的梯度进行自适应加噪,在保护数据安全的同时不影响模型准确率。考虑到参与者硬件设备的性能限制,文中对其梯度进行采样以减少通信开销,并在客户端和中心服务器使用均方根传递加速模型的收敛提高模型精度。实验结果证明,文中提出的模型框架在保持较好准确率的同时,也增强了用户的隐私保护能力。 展开更多
关键词 双向自适应噪声 均方根传递 采样 差分隐私 联邦学习
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表贴式永磁电机各次电流引起径向振动的机理分析及综合抑制策略 被引量:8
12
作者 康乐 夏加宽 +2 位作者 苏航 宋孟霖 张荣津 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第18期4638-4650,共13页
变频驱动三相永磁电机绕组中含有各频次对称电流和非对称电流,甚至还有直流分量,在电机极槽磁导调制作用下,这些电流磁场与永磁磁场相互作用都会引起电机的径向振动。该文对样机的三相电流进行分析,分别推导出基波、直流分量、对称倍频... 变频驱动三相永磁电机绕组中含有各频次对称电流和非对称电流,甚至还有直流分量,在电机极槽磁导调制作用下,这些电流磁场与永磁磁场相互作用都会引起电机的径向振动。该文对样机的三相电流进行分析,分别推导出基波、直流分量、对称倍频电流和非对称倍频电流的径向磁动势,根据麦克斯韦磁力公式推导出各成分电流引起的径向振动模型,通过样机验证模型的正确性。最后推导出一种多倍频电流注入法的径向振动抑制模型,并设计出一种基于多目标RMSProp优化算法的永磁电机径向振动综合抑振控制策略,通过样机实验验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 三相永磁同步电机 谐波注入 径向振动 多目标rmsprop优化
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梯度动态补偿的无人机姿态解算算法 被引量:2
13
作者 唐俊 赵宏强 李拥祺 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期137-139,143,共4页
针对目前无人机(UAV)姿态解算精度问题,提出了一种基于RMSprop算法的动态步长梯度下降姿态解算算法。算法先利用陀螺仪求解四元数微分方程输出数据,测量物体坐标系下的三轴欧拉角变化率进而得到姿态四元数率;然后利用RMSprop算法进行姿... 针对目前无人机(UAV)姿态解算精度问题,提出了一种基于RMSprop算法的动态步长梯度下降姿态解算算法。算法先利用陀螺仪求解四元数微分方程输出数据,测量物体坐标系下的三轴欧拉角变化率进而得到姿态四元数率;然后利用RMSprop算法进行姿态解算。基于上述理论,采取多传感器数据融合,通过RMSprop算法对姿态四元数进行动态步长寻优估计,增强小型无人机飞行器姿态解算的动态性能,提高无人机的飞行性能、抗干扰性和可靠性。通过传感器数据进行分析对比实验,实验结果表明:该算法具有较高的姿态解算精度和较好的实时跟踪性能。 展开更多
关键词 无人机 rmsprop算法 动态步长 实时跟踪
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基于Qtree_ORB算法的电池包图像配准
14
作者 任永强 李润 李掌珠 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第8期39-43,共5页
为了提高电动汽车电池模组焊点缺陷检测中的图像配准精度,提出一种改进的图像配准优化方法。首先,对图片进行预处理后,使用改进的Qtree_ORB算法得到图像均匀分布的特征点,通过描述符融合对特征点进行描述;其次,经过汉明距离匹配后,通过... 为了提高电动汽车电池模组焊点缺陷检测中的图像配准精度,提出一种改进的图像配准优化方法。首先,对图片进行预处理后,使用改进的Qtree_ORB算法得到图像均匀分布的特征点,通过描述符融合对特征点进行描述;其次,经过汉明距离匹配后,通过空间余弦值进行预筛选并使用渐进抽样一致性算法(PROSAC)得到强匹配点,同时计算出图像变换矩阵;最后,使用RMSProp(root mean square prop)算法对变换矩阵进行优化。实验结果表明该算法在电池包焊点缺陷检测中能有效减少误匹配,且配准速度较快,满足工业检测要求。 展开更多
关键词 Qtree_ORB 描述符融合 空间余弦值 渐进抽样一致性 rmsprop算法
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螺髻山北麓地下水化学特征与水质评价 被引量:6
15
作者 吴君毅 刘洪 +5 位作者 欧阳渊 李樋 张景华 张腾蛟 黄勇 段声义 《西北地质》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期151-164,共14页
为研究川西大凉山区螺髻山北麓地下水化学特征、演化机制以及评价地下水质现状,笔者系统采集研究区不同地段的15组地下水样品为研究对象。利用Gibbs图解法、离子比例系数法和基于RMSprop算法的BP神经网络评价法,探讨该地区地下水化学特... 为研究川西大凉山区螺髻山北麓地下水化学特征、演化机制以及评价地下水质现状,笔者系统采集研究区不同地段的15组地下水样品为研究对象。利用Gibbs图解法、离子比例系数法和基于RMSprop算法的BP神经网络评价法,探讨该地区地下水化学特征演化机制,评价地下水质现状,支持服务帮助当地合理开发和安全利用水资源。结果表明研究区水化学类型以Mg^(2+)·Ca^(2+)−HCO_(3)^(–)为主,其水化学离子的形成主要以岩土风化溶滤作用为主,由硅酸盐矿物与碳酸盐矿物共同控制,硅酸盐矿物控制更显著。结合地质背景,认为硅酸盐矿物主要来自火山碎屑岩类、花岗岩类、砂岩类和泥质岩类等岩石。利用BP神经网络对5000组地下水样本学习训练,对研究区样本进行评价,模型训练图像表明BP神经网络能很好拟合地下水样本训练集并且对测试集进行客观准确的判断。研究区地下水评价结果显示:Ⅰ类水质点占13.3%,Ⅱ类水质点占40%,Ⅲ类水质点占46.6%,整体水质较好,建议Ⅲ类水质地区普格县特尔果乡甲甲沟村、普格县特补乡白庙子需要加强地下水污染源调查以及水质保护。 展开更多
关键词 地下水化学 螺髻山北麓 水质评价 BP神经网络 rmsprop算法
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基于并联卷积神经网络的SAR图像目标识别 被引量:6
16
作者 李清 魏雪云 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期364-371,共8页
基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在图像目标识别领域中识别精度低的问题,设计一种利用并联卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来提取SAR图像特征的目标识别方法.首先利用改进的ELU激活函数代替常规的ReLU... 基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在图像目标识别领域中识别精度低的问题,设计一种利用并联卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来提取SAR图像特征的目标识别方法.首先利用改进的ELU激活函数代替常规的ReLU激活函数,建立与二次代价函数相结合的深度学习模型.其次采用均方根支柱(root mean square Prop,RMSProp)与Nesterov动量结合的优化算法执行代价函数参数迭代更新的任务,利用Nesterov引入动量改变梯度,从两方面改进更新方式,有效地提高网络的收敛速度与精度.通过对美国国防研究规划局(DARPA)和空军研究实验室(AFRL)共同推出的MSTAR数据集进行实验,实验表明,该文提出的算法能充分提取出SAR图像中各类目标所蕴含的信息,具有较好的识别性能,是一种有效的目标识别算法. 展开更多
关键词 目标识别 卷积神经网络(CNN) ELU rmsprop Nesterov 合成孔径雷达(SAR)
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基于神经网络的电池SOC估算及优化方法 被引量:3
17
作者 李永颖 张振东 朱顺良 《计算机测量与控制》 2020年第5期185-189,194,共6页
鉴于锂电池高度非线性和时变性使其剩余电量难以精确估算,影响电池的管理和控制;基于BP神经网络模型,在具有随机噪声干扰下,分析和比较不同架构的深度学习模型对电池剩余电量估算的运算时间和泛化性能,并根据粒子群算法(PSO)、基于Neste... 鉴于锂电池高度非线性和时变性使其剩余电量难以精确估算,影响电池的管理和控制;基于BP神经网络模型,在具有随机噪声干扰下,分析和比较不同架构的深度学习模型对电池剩余电量估算的运算时间和泛化性能,并根据粒子群算法(PSO)、基于Nesterov动量的RMSProp变学习率算法优化模型,结合数学规划设计出不同深度的最优构架,并与多种神经网络模型进行比较;根据实验数据和模型估算结果对比表明:此优化算法能有效减少模型的运算时间,在双隐层最优构架下,SOC平均估算误差在0.1左右。 展开更多
关键词 锂离子电池 SOC 神经网络 粒子群算法 rmsprop
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深度学习优化器方法及学习率衰减方式综述 被引量:15
18
作者 冯宇旭 李裕梅 《数据挖掘》 2018年第4期186-200,共15页
深度学习作为现今机器学习领域中的重要的技术手段,在图像识别、机器翻译、自然语言处理等领域都已经很成熟,并获得了很好的成果。文中针对深度学习模型优化器的发展进行了梳理,介绍了常用的梯度下降、动量的梯度下降、Adagrad、RMSProp... 深度学习作为现今机器学习领域中的重要的技术手段,在图像识别、机器翻译、自然语言处理等领域都已经很成熟,并获得了很好的成果。文中针对深度学习模型优化器的发展进行了梳理,介绍了常用的梯度下降、动量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam、ANGD等优化方法,也对学习率的衰减方式有分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减等方法进行了总结,对深度学习现阶段存在的问题以及对未来的发展趋势进行了阐述,为入门深度学习的研究者提供了较为完整的最优化学习材料以及文献支持。 展开更多
关键词 深度学习 优化器 梯度下降 Adagrad rmsprop Adadelta ADAM 学习率衰减
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基于人工智能算法的铝电解工艺优化求解 被引量:2
19
作者 赵春红 《粘接》 CAS 2022年第6期186-190,共5页
为提高铝电解工艺参数优化能力,基于近端策略优化(PPO)深度强化学习算法,构建铝电解工艺参数优化模型,以实现铝电解工艺优化求解。对铝电解工艺流程进行介绍,确定其工艺中的重要技术参数;然后将深度与强化学习相结合,建立铝电解参数寻... 为提高铝电解工艺参数优化能力,基于近端策略优化(PPO)深度强化学习算法,构建铝电解工艺参数优化模型,以实现铝电解工艺优化求解。对铝电解工艺流程进行介绍,确定其工艺中的重要技术参数;然后将深度与强化学习相结合,建立铝电解参数寻优模型。在原始PPO算法基础上加入RMSProp算法和冲量思想得到M-RMSProp-PPO算法,将该算法应用到模型中进行铝电解工艺参数寻优。结果表明:改进后算法可实现快速收敛,累计奖赏高达15%,说明改进后的算法性能更优越;与决策树算法进行搭配后,可以得到铝电解工艺优化最优组合。 展开更多
关键词 铝电解 工艺优化 深度强化学习 M-rmsprop-PPO
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改进Adam优化算法的人脸检测方法 被引量:6
20
作者 李梓毓 赵月爱 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2022年第4期58-63,共6页
深度学习中模型优化算法的选择与模型的性能有直接关系.提出了一种改进Adam优化算法的人脸检测方法,在二阶动量计算过程中加入激活函数来调整学习率的变化,从而使得优化算法学习率可以随迭代次数自适应地改变,提高人脸检测网络的收敛性... 深度学习中模型优化算法的选择与模型的性能有直接关系.提出了一种改进Adam优化算法的人脸检测方法,在二阶动量计算过程中加入激活函数来调整学习率的变化,从而使得优化算法学习率可以随迭代次数自适应地改变,提高人脸检测网络的收敛性能,更加精确地检测到人脸.实验结果表明,与RMSProp和原Adam优化算法相比,改进后的算法能够提高人脸检测的精确度,加快网络的收敛速度,同时降低训练时出现的迭代震荡次数,解决无法收敛到局部最优的问题. 展开更多
关键词 Adam优化算法 rmsprop优化算法 人脸检测 自适应
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