深度学习提升图像识别精度:结合SVM与CRBM的探索
需积分: 30 3 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 4.42MB PDF 举报
"实验结果和分析-2020考研复试综合面试讲义"
这篇文档主要涉及的是图像识别领域的实验分析,特别是基于深度学习的图像识别算法。实验在MATLAB R2009a环境中进行,使用了SVM(支持向量机)分类器,并结合了由台湾大学林智仁教授团队开发的LIBSVM工具箱。实验中,研究者使用了MINIST数据集,这是一个广泛用于手写数字识别的标准数据集,包含了10个类别的数字(0-9)。实验分两组进行,一组使用1000个训练样本和200个测试样本,另一组使用5000个训练样本和1000个测试样本。每种类别的样本数量在表3-1和表3-2中有详细记录。
深度学习在图像识别中扮演了重要角色,因为它能够通过多层神经网络学习到更深层次的特征表示,从而提高识别的准确性。论文作者深入探讨了深度学习的发展,对比了深度学习与浅层网络的优缺点,并总结了深度学习的一些常用技术,如限制性玻尔兹曼机(RBM)和卷积限制性玻尔兹曼机(CRBM)。
在研究中,作者将深度学习与传统的支持向量机(SVM)相结合,创建了一个多层分类模型。他们首先使用RBM提取图像样本的特征,然后利用SVM进行分类。实验结果表明,这种结合方法在样本数量有限的情况下表现优于单独使用SVM或深度信念网络(DBN),并且通过调整模型的层数和隐含层节点数,可以进一步优化识别的准确率。
此外,论文还包含了关于学位论文使用的声明和规定,表明作者对其研究成果的原创性和使用权进行了承诺,并同意学校有权管理和使用其学位论文,包括公开、复制和交流等。
这篇文献提供了深度学习在图像识别中的应用实例,强调了深度学习在特征提取和分类上的优势,以及如何通过结合传统机器学习方法提升性能。这为后续的研究者提供了一种可能的框架,以解决小样本量下的图像识别问题,并为优化模型参数提供了参考。
2021-09-10 上传
2024-05-14 上传
2013-07-15 上传
2024-01-19 上传
2024-06-08 上传
2024-06-20 上传
2019-01-07 上传
刘看山福利社
- 粉丝: 34
- 资源: 3901
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手