导读:本文包含了加速权值论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:深度学习,受限玻尔兹曼机,动量算法,权值动量
加速权值论文文献综述
李飞,高晓光,万开方[1]（2017）在《基于权值动量的RBM加速学习算法研究》一文中研究指出动量算法理论上可以加速受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)网络的训练速度.本文通过对现有动量算法进行仿真研究,发现现有动量算法在受限玻尔兹曼机网络训练中加速效果较差,且在训练后期逐渐失去了加速性能.针对以上问题,本文首先基于Gibbs采样收敛性定理对现有动量算法进行了理论分析,证明了现有动量算法的加速效果是以牺牲网络权值为代价的;然后,本文进一步对网络权值进行研究,发现网络权值中包含大量真实梯度的方向信息,这些方向信息可以用来对网络进行训练;基于此,本文提出了基于网络权值的权值动量算法,最后给出了仿真实验.实验结果表明,本文提出的动量算法具有更好的加速效果,并且在训练后期仍然能够保持较好的加速性能,可以很好地弥补现有动量算法的不足.(本文来源于《自动化学报》期刊2017年07期）
张喜乐,田玲玲,黄静,马建华,张华[2]（2011）在《基于非局部权值先验和GPU加速的3D低剂量CT成像》一文中研究指出在肿瘤监测和放疗计划制定中,需要多次CT扫描,其使用的X射线辐射剂量已受到广泛关注。为了获得高质量的低剂量CT图像,本文提出一种基于非局部权值先验和GPU加速的3D低剂量CT成像新方法。源于非局部均值滤波(NLM)思想,本文方法采用先前标准剂量CT扫描图像构建用于低剂量CT图像重建的全新非局部均值滤波。具体而言,本文方法首先将3D标准剂量图像与低剂量图像进行配准以减少两图像数据间解剖结构的不一致性,接着利用两配准后的图像构建NLM权重先验,最后采用全新的非局部平均实现高质量的低剂量CT成像。为了增加本文方法的执行效率,GPU硬件加速技术被采用。实验结果表明,本文方法较传统NLM滤波在低剂量图像的噪声消除和细节信息保持两方面均有优势显着且执行效率大幅提升。(本文来源于《南方医科大学学报》期刊2011年12期）
金菊良,魏一鸣,付强,丁晶[3]（2002）在《计算层次分析法中排序权值的加速遗传算法》一文中研究指出为处理 AHP中判断矩阵的一致性问题 ,直接从判断矩阵的定义出发 ,提出用加速遗传算法同时计算 AHP中各要素的排序权值和检验判断矩阵一致性的新方法 (AGA-AHP) .理论分析和实例分析的初步结果说明 :AGA-AHP法直观、可行且有效 ,计算结果稳定、精度高 ,在各系统工程实践中具有重要的理论意义和应用价值(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2002年11期）
加速权值论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在肿瘤监测和放疗计划制定中,需要多次CT扫描,其使用的X射线辐射剂量已受到广泛关注。为了获得高质量的低剂量CT图像,本文提出一种基于非局部权值先验和GPU加速的3D低剂量CT成像新方法。源于非局部均值滤波(NLM)思想,本文方法采用先前标准剂量CT扫描图像构建用于低剂量CT图像重建的全新非局部均值滤波。具体而言,本文方法首先将3D标准剂量图像与低剂量图像进行配准以减少两图像数据间解剖结构的不一致性,接着利用两配准后的图像构建NLM权重先验,最后采用全新的非局部平均实现高质量的低剂量CT成像。为了增加本文方法的执行效率,GPU硬件加速技术被采用。实验结果表明,本文方法较传统NLM滤波在低剂量图像的噪声消除和细节信息保持两方面均有优势显着且执行效率大幅提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
加速权值论文参考文献
[1].李飞,高晓光,万开方.基于权值动量的RBM加速学习算法研究[J].自动化学报.2017
[2].张喜乐,田玲玲,黄静,马建华,张华.基于非局部权值先验和GPU加速的3D低剂量CT成像[J].南方医科大学学报.2011
[3].金菊良,魏一鸣,付强,丁晶.计算层次分析法中排序权值的加速遗传算法[J].系统工程理论与实践.2002