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感知器在语言模型训练中的应用

计算机研究与发展 2006年第2期43卷 260-267页

作者：于浩步丰林高剑峰上海交通大学计算机科学与工程系上海200030 微软亚洲研究院北京100080

感知器（perceptron）是神经网络模型中的一种，它可以通过监督学习（supervised learning）的方法建立模式识别的能力．将感知器应用到语言模型的训练中，实现了感知器的两种不同训练规则以及多种特征权值计算方法，讨论了不同的训练... 详细信息

感知器（perceptron）是神经网络模型中的一种，它可以通过监督学习（supervised learning）的方法建立模式识别的能力．将感知器应用到语言模型的训练中，实现了感知器的两种不同训练规则以及多种特征权值计算方法，讨论了不同的训练参数对训练效果的影响．在训练之前，使用了一种基于经验风险最小化（empirical risk minimization，ERM）的特征选择算法确定特征集合．感知器训练之后的语言模型在日文假名到汉字（kana-kanji）的转换中进行评估．通过实验对比了感知器的两种训练规则以及变形算法的性能，同时发现通过感知器训练的模型比传统模型（N-gram）在性能上有了很大的提高，使相对错误率下降了15％～20％．

关键词：感知器语言模型经验风险最小化

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感知器在钢板表面缺陷信息识别中的应用

光电工程 2006年第11期33卷 45-48,119页

作者：程万胜赵杰李长乐哈尔滨工业大学机器人研究所黑龙江哈尔滨150080

通过对钢板表面信息灰度值的详细分析,提出了一种利用简单感知器组成的分类器识别钢板表面缺陷的新方法。该方法在图像采集设备中直接对图像信息进行预处理,把认为是疑似缺陷信息的数据发送给后续处理器分析,可极大地减少系统数据处理... 详细信息

通过对钢板表面信息灰度值的详细分析,提出了一种利用简单感知器组成的分类器识别钢板表面缺陷的新方法。该方法在图像采集设备中直接对图像信息进行预处理,把认为是疑似缺陷信息的数据发送给后续处理器分析,可极大地减少系统数据处理量。在FPGA中实现了该方法,结果表明利用该方法简化了系统硬件结构,提高了系统实时性。

关键词：感知器钢板表面缺陷信息分类 FPGA

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感知器的布尔映射能力分析

模式识别与人工智能 1997年第4期10卷 301-304页

作者：刘喜成韩承德中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心北京100080

前向神经网络应用中遇到的首要问题是网络规模特别隐元数目的确定,而隐元数目是与网络的映射能力相联系的.本文分析了最常用的前向网络—二层及多层感知器的布尔映射能力,得出了多层感知器实现n维任意布尔函数所必需的隐元数目,这是一... 详细信息

前向神经网络应用中遇到的首要问题是网络规模特别隐元数目的确定,而隐元数目是与网络的映射能力相联系的.本文分析了最常用的前向网络—二层及多层感知器的布尔映射能力,得出了多层感知器实现n维任意布尔函数所必需的隐元数目,这是一个比较精确的下限值。为估计网络规模提供了较好依据.

关键词：感知器布尔映射隐元前向神经网络神经网络

多项式感知器的非线性映射性能分析及其格型实现

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电子学报 1994年第4期22卷 24-32页

作者：向增俊毕光国吴伯修南京东南大学无线电系

本文详细分析了多项式感知器的非线性映射性能，证明了满足Ｓｔｏｎｅ－Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ定理的多项式感知器可以逼近任一连续函数，并具有与四层神经网络相一致的非线性映射能力。导出了便于ＶＬＳＩ实现的多项式感知器的格型实... 详细信息

本文详细分析了多项式感知器的非线性映射性能，证明了满足Ｓｔｏｎｅ－Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ定理的多项式感知器可以逼近任一连续函数，并具有与四层神经网络相一致的非线性映射能力。导出了便于ＶＬＳＩ实现的多项式感知器的格型实现算法，进行了计算机模拟，并给出了相应的数值结果。

关键词：多项式感知器非线性映射格型

主成分分析结合感知器在医学光谱分类中的应用

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光谱学与光谱分析 2008年第10期28卷 2396-2400页

作者：余发军赵元黎刘伟吕晶郑州大学物理工程学院河南郑州450001 郑州市中心医院河南郑州450052

基于光谱分析技术的经典理论,应用主成分分析方法对83例(癌症42,非癌41)乳腺患者病理片的紫外吸收光谱进行主成分提取。选用其中44例(癌症22,非癌22)作为训练样本,其余的39例(癌症20,非癌19)作为测试样本,将其主成分数据作为输入向量分... 详细信息

基于光谱分析技术的经典理论,应用主成分分析方法对83例(癌症42,非癌41)乳腺患者病理片的紫外吸收光谱进行主成分提取。选用其中44例(癌症22,非癌22)作为训练样本,其余的39例(癌症20,非癌19)作为测试样本,将其主成分数据作为输入向量分别对离散型和连续型感知器神经网络模型进行训练和测试。通过对比发现:离散型感知器模型由于其输出函数值只有{0,1}且算法较为简单,其癌症识别率只有43.3%,非癌识别率为38.7%;而连续型感知器模型将模糊集合理论引进了神经网络系统,将二值{0,1}扩展到隶属度函数的单位区间[0,1]上,结果表明这种模型的癌症识别率为83.6%,非癌的识别率为76.3%,取得了较为理想的识别效果。

关键词：主成分分析模式识别神经网络感知器

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基于并行感知器的制冷系统故障诊断分析

上海交通大学学报 2005年第8期39卷 1233-1239页

作者：刘相艳谷波黎远光上海交通大学制冷与低温工程研究所上海200030

选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出一种并行感知器神经网络,通过模式分类来尝试联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对故障模拟实验结果的应用表明,基于并行感知器网络的诊断方法可行且有效,为开... 详细信息

选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出一种并行感知器神经网络,通过模式分类来尝试联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对故障模拟实验结果的应用表明,基于并行感知器网络的诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷系统故障诊断系统提供了研究基础.

关键词：制冷系统故障诊断感知器模式分类

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一种快速感知器学习算法

机械科学与技术 2001年第2期20卷 234-235,241页

作者：邢进生李忠万百五西安交通大学系统工程研究所西安710049

给出一种快速感知器学习算法——变步长感知器学习算法 ,这种学习算法依公式 W(k+1) =W(k) -2 W(k) XTk X(k)调整权值和阈值。定理表明这种算法必然在有限步内收敛。

关键词：变步长感知器收敛学习算法权值阈值

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基于感知器的快速彩色图像无损压缩算法

高技术通讯 2003年第4期13卷 6-11页

作者：贾克斌徐遄日本政府现代通信机构早稻田大学研究中心北京工业大学信号与信息处理研究室北京100022

针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性,将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中,提出了一种新的预测模型。应用感知器的自学习和自适应能力,对预测值进行自适应调整,使算法在运行过程中具有很小的预测残差并具有... 详细信息

针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性,将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中,提出了一种新的预测模型。应用感知器的自学习和自适应能力,对预测值进行自适应调整,使算法在运行过程中具有很小的预测残差并具有较小的动态范围。同时应用颜色空间变换来减小颜色分量间的相关性。相对于新的国际标准JPEG-LS,这种预测模型具有较低的计算复杂性。对比实验结果说明,这种算法的性能明显优于传统算法,在压缩比损失很小的前提下,其执行速度高于JPEG-LS。

关键词：无损压缩感知器预测模型相关性彩色图像算法图像压缩多媒体通信

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感知器学习算法研究

计算机工程 2010年第7期36卷 190-192页

作者：刘建伟申芳林罗雄麟中国石油大学(北京)自动化研究所北京102249

介绍感知器学习算法及其变种,给出各种感知器算法的伪代码,指出各种算法的优点。给出感知器算法在线性可分和线性不可分情况下的误差界定理,讨论各种感知器学习算法的误差界理论,给出各种算法的误差界。介绍感知器学习算法在在线优化场... 详细信息

介绍感知器学习算法及其变种,给出各种感知器算法的伪代码,指出各种算法的优点。给出感知器算法在线性可分和线性不可分情况下的误差界定理,讨论各种感知器学习算法的误差界理论,给出各种算法的误差界。介绍感知器学习算法在在线优化场景、强化学习场景和赌博机算法中的应用,并对未解决的问题进行讨论。

关键词：感知器错误界赌博机算法强化学习