TY -的A2 - Chen Miaochao AU -李,国华盟——刘,沈盟——,华杰PY - 2021 DA - 2021/11/24 TI -一个巨大的基于属性建模和知识获取的图像识别算法SP - 4632070六世- 2021 AB -本文深入研究和分析了属性建模和知识获取大量的图像进行了使用图像识别。对协会的复杂性不完整的数据的属性之间的关系,对于一个子网建模方法提出了不完整的数据建立一个神经网络模型与每个缺失的属性作为输出单独和其他属性作为输入,和网络结构可以深入描绘协会每个属性和其他属性之间的关系。解决这一问题的不完整的模型输入由于缺失值的存在,我们建议治疗并描述缺失的值作为系统级变量和实现网络参数和动态的交替更新填补缺失值的子网中通过迭代学习。该方法能够有效地利用所有的信息目前的属性值在不完整的数据,和获得的子网人口模型是适合暗示属性关联关系的当前属性值不完整的数据。现有图像语义建模算法的优缺点进行了分析。减少手动标签数据的工作量,本文提出使用在线学习算法自动通过映像级别的语义标签图像的像素区域,那里的算法不需要依靠外部探测器和数据集的先验知识。然后,一个有效的深层神经网络映射算法设计和实现显微加工这条边处理器的体系结构和软件编程框架,和一个布局方案提出将输入特征图谱在内核DDR和重新排序卷积核矩阵内核存储体内并设计相应的有效的向量化算法的多维卷积矩阵计算,多维池计算,局部线性归一化,等,存在于深卷积神经网络模型。有效矢量映射方案是专为多维卷积矩阵计算,多维池计算,局部线性归一化等在深卷积神经网络模型,利用MAC组件的核心循环可以达到100%。SN - 1687 - 9120 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4632070 - 10.1155 / 2021/4632070摩根富林明数学物理的进步PB - Hindawi KW - ER