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吴建鑫

作品数:25 被引量:365H指数:8
供职机构:南京大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 12篇期刊文章
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领域

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  • 1篇文化科学

主题

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  • 5篇神经网络
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  • 4篇计算机
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机构

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作者

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年份

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  • 2篇2001
  • 2篇2000
  • 1篇1999
25 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
资源受限的深度学习:挑战与实践被引量:9
2018年
深度学习近年来取得了突出进展,然而,深度学习模型需要占用大量的与计算相关的资源,同时其学习过程需要大量的数据与标记,因此目前深度学习领域的一个热点是降低其对计算和数据资源的渴求,即研究资源受限的深度学习.本文首先分析深度学习对资源的渴求及其导致的挑战,然后分别从数据、标记、计算资源受限3个方面对目前的研究进展简要描述,并以我们在计算机视觉领域的研究实践为例进行较详细的介绍.
吴建鑫高斌斌魏秀参罗建豪
关键词:资源受限数据资源计算资源
集成最大汇合:最大汇合时只有最大值有用吗
2017年
卷积神经网络中的汇合层基于局部相关性原理进行亚采样,在减少数据量的同时保留有用信息,从而有助于提升泛化能力.同时,汇合层可以有效提高感受野.经典的最大汇合采用赢者通吃策略,这有时会影响网络的泛化能力.为此提出集成最大汇合,用于替代传统卷积神经网络中的汇合层.在每个局部汇合区域,集成最大汇合以p的概率使输出最大的神经元失活,激活输出第二大的神经元.集成最大汇合可以看作多个基础潜在网络的集成,也可以理解为一种输入经历一定局部形变下的经典最大汇合过程.实验结果表明,相比经典汇合方法及其他相关汇合方法,集成最大汇合取得了更好的性能.DFN-MR是近期主流结构ResNet的一个衍生,相比ResNet,DFN-MR有着更多的基础潜在网络数目,同时避免了极深网络.保持其他超参数不变,通过将DFN-MR中步长为2的卷积层改为集成最大汇合串联步长为1的卷积层的结构,可以使网络性能得到显著提高.
张皓吴建鑫
关键词:卷积神经网络网络集成
基于最优权值的选择性神经网络集成方法被引量:6
2001年
本文提出一种基于最优权值的选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法计算出这些网络在加权平均方法中对应的最优权值,然后选择权值大于一定阈值的部分网络使用简单平均方法组成神经网络集成,理论分析和实验结果表明,与传统方法相比,本文方法使用部分网络能够取得更好的效果。
吴建鑫陈兆乾周志华
关键词:选择性神经网络学习算法人工智能
Boosting和Bagging综述被引量:87
2000年
Boosting 和 Bagging 是两种用来提高学习算法准确度的方法,这两种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数.文章将介绍这两种方法以及对他们进行的一些理论分析和实验,并对它们的应用以及将来可能的研究进行讨论.
沈学华周志华吴建鑫陈兆乾
关键词:泛化误差BOOSTING算法BAGGING算法
基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述被引量:133
2017年
细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇.大量基于深度卷积特征算法的提出,促进了该领域的快速发展.本文首先从该问题的定义以及研究意义出发,介绍了细粒度图像分类算法的发展现状.之后,从强监督与弱监督两个角度对比分析了不同算法之间的差异,并比较了这些算法在常用数据集上的性能表现.最后,我们对这些算法进行了总结,并讨论了该领域未来可能的研究方向及其面临的挑战.
罗建豪吴建鑫
关键词:卷积神经网络计算机视觉
基于局部谱分解打分的MODIS卫星遥感图像标注方法
本发明公开一种基于局部谱分解打分的MODIS卫星遥感图像标注方法,包括人工标注训练样本步骤,样本特征提取与分类器训练步骤,MODIS卫星遥感图像概率预测与区域标注步骤;首先收集一定量的MODIS卫星遥感图像并进行人工标注...
詹德川戴威范颖吴建鑫
静态灰度图像中的人脸检测方法综述被引量:18
2002年
1.引言在日常生活中,人的脸部特征给我们提供了大量丰富的信息.对于人脸的研究因其在身份验证、档案管理和可视化通讯等方面的巨大应用前景,备受研究者关注,成为一个非常活跃的研究领域.很多人脸研究工作都是假定图像中的人脸已经被检测和定位.而为了设计出自动人脸识别系统,快速而高效地检测人脸是需要解决的一个关键问题.
唐伟陈兆乾吴建鑫周志华
关键词:人脸检测图像处理计算机图像识别
集成学习的研究
周志华姜远陈世福吴建鑫张敏灵
该课题课题组在选择性集成、集成可理解性、多示例集成、集成学习应用等方面取得了成果。提出并证明了选择性集成理论,并在此基础上提出了选择性集成方法;提出改善集成学习系统可理解性的方法,并基于集成学习设计出泛化能力强、可理解性...
关键词:
基于PCA的人脸识别系统
人脸识别是图像分析和图像理解技术最成功的应用之一.在过去的三十几年里,人脸识别吸引了众多的研究者参与.本文介绍了一个基于PCA的人脸识别系统,并且对经典的特征脸技术提出了一些改进.
吴建鑫周志华陈世福
关键词:人脸识别人脸特征检测主成分分析
文献传递
人脸自动检测与识别技术的研究及应用被引量:7
2004年
本文提出了一种基于可疑人脸区域发现算法和结合投影图的人脸识别算法 ,算法在标准的人脸库上进行了实验 ,实验结果表明该算法能在人脸库中正确检测到绝大多数人脸的位置 ,并且在识别过程中体现了比标准特征脸方法更高的识别率和更小的计算量。以此算法为基础 ,研制和开发了一种计算机自动考勤系统。
刘向东吴建鑫陈兆乾陈世福
关键词:人脸自动检测人脸识别算法计算机生物识别人脸特征
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