基于四元数的卷积核编码方式研究

鲍毛毛; 茅廷; 陈宇珽; 方晓; 邱媛媛

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基于四元数的卷积核编码方式研究

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近年来,随着人工智能的飞速发展,深度学习领域也得到了极大关注。卷积神经网路是深度学习研究领域中的一个重要方向。然而现有的卷积神经网路模型在卷积核层面只能处理二维数据。鉴于此目的,该文提出四元数卷积神经网络模型（Quaternions Convolutional Neural Network,QCNN）,目的是在卷积核层面可以处理三维数据,充分挖掘图像信息。该文首先介绍了四元数神经元模型,然后提出了四元数感受野模型、四元数卷积神经网络的输入和四元数特征图生成模型,创建了四元数卷积神经网络,并层次递进的构建了四元数卷积神经网络模型的拓扑结构,最后用四元数BP算法训练学习整个网络。QCNN将CNN的数据处理从2维扩展到3维,并利用四元数的代数几何理论,充分融合不同维度的特征信息。

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来源
《电脑知识与技术》 |2017年第31期|269-272|共4页
作者
鲍毛毛; 茅廷; 陈宇珽; 方晓; 邱媛媛;
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作者单位

中汇信息技术(上海)有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
卷积神经网路; 四元数; 四元数编码;

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