TY - A2的吴魏盟-侯赛因,法盟——宋Jechang PY - 2016 DA - 2015/11/10 TI -高效的数字图像压缩采用深层神经网络修正线性神经元SP - 3184840六世- 2016 AB -仍然提出了数字图像的压缩技术深层神经网络(款)采用修正线性单元(ReLUs)。我们倾向于利用款能力,找到一个合理的估计潜在的压缩/解压的关系。我们的目标是为一款图像压缩的目的,具有更好的泛化特性,减少训练时间,并支持实时操作。ReLUs这地图似乎更有道理的使用生物神经元,使我们的培训款明显更快,缩短了编码/解码时间,并提高其泛化能力。ReLUs建立一个有效的引入梯度传播,形成稀疏,提出网络和高效的计算使这些网络适合实时压缩系统。实验上执行标准的真实世界的图像显示,使用ReLUs代替物流乙状结肠单位加快培训款的明显收敛更快。客观和主观的重建图像质量的评价也证明我们款达到更好的泛化的大多数图像是从未见过的网络。SN - 1687 - 725 - 2016/3184840 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2016/3184840——摩根富林明-《传感器PB Hindawi出版公司KW - ER