[发明专利]一种非线性光学卷积神经网络的图像识别方法在审
| 申请号： | 202011456497.X | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112699917A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 于明鑫;祝连庆;董明利;张东亮;庄炜;张旭;夏嘉斌 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/067;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律恒立业知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11416 | 代理人： | 庞立岩;顾珊 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种非线性光学卷积神经网络的图像识别方法。针对现有单层光学卷积神经网络对非线性数据特征提取能力不足和分类性能弱的缺点，设计出一种基于Swish激活函数的非线性光学卷积神经网络方法用于图像识别。首先，建立一层光学卷积神经网络模型，包括光学卷积核结构、数量、计算方法和光学特征图；然后，将生成的光学卷积特征图送入Swish激活单元，形成非线性映射；最后，建立多层非线性光学卷积神经网络模型，采用Adam算法对模型参数进行优化。本方法在MNIST手写数字图像数据集上进行实验，结果表明，相比于现有的单层光学卷积神经网络，本发明所提供的方法具有更强的非线性数据可分能力，分类精度高，且计算简便。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 非线性 光学 卷积 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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