人工神經網路在圖像壓縮方面的套用越來越引起人們的注意,和一些傳統的壓縮方法相比,人工神經網路技術具有良好的容錯性、自組織性和自適應性,因此在圖像壓縮過程中,不必藉助於某種預先確定的數據編碼算法,神經網路能夠根據圖像本身的信息特點,自主地完成圖像編碼和壓縮。
基本介紹
- 中文名:神經網路編碼
- 用途:用於圖像壓縮
人工神經網路在圖像壓縮方面的套用越來越引起人們的注意,和一些傳統的壓縮方法相比,人工神經網路技術具有良好的容錯性、自組織性和自適應性,因此在圖像壓縮過程中,不必藉助於某種預先確定的數據編碼算法,神經網路能夠根據圖像本身的信息特點,自主地完成圖像編碼和壓縮。
人工神經網路在圖像壓縮方面的套用越來越引起人們的注意,和一些傳統的壓縮方法相比,人工神經網路技術具有良好的容錯性、自組織性和自適應性,因此在圖像壓縮過程中,不必藉助於某種預先確定的數據編碼算法,神經網路能夠根據圖像本身的...
棧式自編碼原理 棧式自編碼是通過連線多個自編碼器組成的深度神經網路. 訓練自編碼器是一種無監督的過程,它嘗試學習一個恆等函式. 首先,在訓練階段學習一個編碼器,然後通過解碼器對其進行解碼,通過編碼器的輸入和解碼器輸出之間的...
神經編碼(英語:neural coding)是一個和神經科學相關的領域,研究外界刺激與特定的神經元或者神經元組合之間的電生理學關係,以及這些神經元組合電活動之間的關係。感覺信息與其它信息,都是由腦中的生物神經網路來承載與呈現,基於這個...
《Hopfield型神經網路及其在編碼和密碼中的應》是依託中國科學院數學與系統科學研究院,由章照止擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 本項目的主要研究結果有:1、提出若干新的Hop-field型神經網路模型,用它們構造出幾類具有漸近完全保密性...
Neural Network)與脈衝神經網路 (SNN-Spiking Neuron Networks)容易混淆。脈衝耦合神經網路(PCNN)可以看做是脈衝神經網路(SNN)的一種,而脈衝神經網路(SNN)是更廣泛的分類。兩者其實無明顯差異,都是基於脈衝編碼(spike coding)。
自編碼器(autoencoder)是神經網路的一種,經過訓練後能嘗試將輸入複製到輸出。該網路可以看作由兩部分組成:一個由函式h=f(x)表示的編碼器和一個生成重構的解碼器r=g(h)。在自編碼器的基礎上,隨機編碼器的形成過程為:在編碼器...
統一考慮神經元動力學、權值動力學和神經網路動力學,研究了局部互連情況下神經元群內的動力學,特別是暫態混沌現象,這在模式的時間編碼和最佳化計算等問題中有著很好的套用前景,所推導的能量函式有利於給出初級視覺信息處理的一些新的解釋...
《基於稀疏編碼模型的深層學習神經網路》是依託清華大學,由胡曉林擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 深層學習和稀疏編碼在解釋大腦的工作機理、挖掘數據的結構信息、抽取用於模式識別的特徵等方面發揮著重要作用。目前二者的結合備受關注,但...
《神經網路編碼解碼方法的研究》是依託西南交通大學,由靳蕃擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 由於金屬和陶瓷力學性能和熱物理性能的極大差異,陶瓷顆粒增強金屬基複合材料的熱衝擊性能應該得到重點關注。本項目通過巨觀測量,微觀觀察和理論...
神經網路(Neural Networks,NN)是由大量的、簡單的處理單元(稱為神經元)廣泛地互相連線而形成的複雜網路系統,它反映了人腦功能的許多基本特徵,是一個高度複雜的非線性動力學習系統。神經網路具有大規模並行、分散式存儲和處理、自組織...
《基於時間編碼的脈衝神經網路脈衝序列學習機制的研究》是徐彥為項目負責人,南京農業大學為依託單位的青年科學基金項目。科研成果 項目摘要 本項目主要研究第三代人工神經網路(即脈衝神經網路,Spiking neural networks)有監督的脈衝序列學習...
將針刺信號等效為不同類型的神經元輸入,研究隨機噪聲對神經元網路放電時空特性的影響,發現噪聲誘導的隨機共振現象。隨機共振是神經系統對針刺信號進行檢測和傳遞的重要方式,是針刺神經網路編碼的重要方式之一。 依據針刺信號傳導通路的生理...
現代自編碼器將編碼器和解碼器的概念推而廣之,將其中的確定函式推廣為隨機映射 和 。數十年間, 自編碼器的想法一直是神經網路歷史景象的一部分。傳統自編碼器被用於降維或特徵學習。近年來, 自編碼器與潛變數模型理論的聯繫將自...
由於自動編碼器(auto-encoder,即上面說的神經網路。廣義上的自動編碼器指所有的從低級表示得到高級表示,並能從高級表示生成低級表示的近似的結構,狹義上指的是其中的一種,谷歌的人臉識別用的)有聯想功能,也就是缺失部分輸入也能...
人工神經網路(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象, 建立某種簡單模型,按不同的連線方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經...
本書從神經網路入門知識開始,詳細介紹如何使用Encog、Aforge和Accord搭建一個神經網路,幫助你深入理解神經網路相關概念和技術,例如深度網路、感知器、最佳化算法、卷積網路和自動解碼器。圖書目錄 譯者序 前言 關於作者 關於審校者 第1章 ...
Bruna等人提出將 CNN 套用到圖上,通過對卷積運算元巧妙的轉換,提出了圖卷積網路(Graph Convolutional Netwok,GCN),並衍生了許多變體。除了圖卷積神經網路,GNN主流算法還包括有圖自編碼器、圖生成網路、圖循環網路以及圖注意力網路。介...
LeCun (1987)使用多層感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)構建了包含編碼器和解碼器的神經網路,並將其用於數據降噪。此外,在同一時期,Bourlard and Kamp (1988)使用MLP自編碼器對數據降維進行的研究也得到了關注。1994年,Hinton和...
自編碼器(autoencoder)是神經網路的一種,經過訓練後能嘗試將輸入複製到輸出。從自編碼器獲得有用特徵的一種方法是限制 h 的維度比 x 小,這種編碼維度小於輸入維度的自編碼器稱為欠完備(undercomplete)自編碼器。學習欠完備的表示...
本文採用深度學習中常用的棧式自編碼(Stacked Autoencoder, SAE)無監督學習算法構建深度網路模型,利用經過預處理的遙感圖像數據逐級無監督訓練每層網路,並最終利用softmax分類器進行分類。棧式自編碼模型 稀疏自編碼 自編碼神經網路是一種...
多媒體數據的壓縮編碼技術是在C.E.Shannon信息理論的基礎發展起來的。編碼方法可以分為三類:(1)根據信息源的統計特性,採用預測編碼、變換編碼、矢量量化編碼、子帶編碼、神經網路編碼等方法(第一代編碼方法)。(2)根據人眼視覺特性...
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數據為輸入,在序列的演進方向進行遞歸(recursion)且所有節點(循環單元)按鏈式連線的遞歸神經網路(recursive neural network)。對循環神經網路的研究始於二十世紀80-...
網路的輸出則依網路的連線方式,權重值和激勵函式的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種算法或者函式的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。自聯想神經網路是在 1987 年由 Ballard 針對編碼/解碼問題首先提出的,其網路原型是...
究竟是哪些生物腦神經元的特性和神經環路的突觸連結特性通過什麼樣的作用機制使神經環路產生了稀疏編碼方式,並如何對編碼信息進行存儲?是本項目關鍵科學問題。我們從神經元、到神經網路、到神經-膠質細胞網路,再到全腦幾個層次來通過計算...
8.6.2 稀疏自編碼器的完整代碼 · 196 8.6.3 套用於MNIST 數據集的稀疏自編碼器 198 8.6.4 比較稀疏自編碼器和加性高斯噪聲自編碼器 200 8.7 總結 200 第9 章 神經網路研究 · 201 9.1 神經網路中避免過擬合 201...
這個稀疏性是針對自編碼器的隱層神經元而言的,通過對隱層神經元的大部分輸出進行抑制使網路達到一個稀疏的效果。算法原理 假設我們只有一個沒有帶類別標籤的訓練樣本集合 ,其中 。自編碼神經網路是一種無監督學習算法,它使用了反向...
gate,其次是Input gate,最次是Output gate。結構遞歸神經網路(Recursive)結構遞歸神經網路是一類用結構遞歸的方式構建的網路,比如說遞歸自編碼機(Recursive Autoencoder),在自然語言處理的神經網路分析方法中用於解析語句。
LeNet由Yann Lecun 提出,是一種經典的卷積神經網路,是現代卷積神經網路的起源之一。Yann將該網路用於郵局的郵政的郵政編碼識別,有著良好的學習和識別能力。LeNet又稱LeNet-5,具有一個輸入層,兩個卷積層,兩個池化層,3個全連線層...