基于遥感分类的深度信念网络模型研究

CSCD来源期刊

北大中文核心期刊

中国科技核心期刊

地学领域高质量科技期刊分级T2区（2023）

世界期刊影响力指数报告Q1区（2023）

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于遥感分类的深度信念网络模型研究

李玮, 吴亮, 陈冠宇

文章导航 > 地质科技通报 > 2018 > 37(2): 208-214

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

引用本文:

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

Citation:

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

引用本文:

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

Citation:

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

基于遥感分类的深度信念网络模型研究

计量
- 文章访问数: 1358
- PDF下载量: 485
- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2018-03-31

Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification

Chen Guanyu

摘要: 使用Ｐｙｔｈｏｎ和ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ作为工具实现基本的深度信念网络，提出了一种改进的Ｄｒｏｐｏｕｔ策略，该策略每次只选择部分局部区域数据进行权重的清零，既保持了图像本身的局部信息，又增强了该模型的泛化能力，并使用差分进化进行神经网络的权值和偏移值的优化。通过实验对比表明，改进后的Ｄｒｏｐｏｕｔ策略对于防止过拟合有明显的效果，使用差分进化算法对深度信念网络进行参数调整比传统的浅层分类器效果更好。

参考文献(0)

资源附件(0)

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 1358
PDF下载量: 485
被引次数: 0

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回