基于卷积神经网络的图像识别算法研究.pdf

卷积神经网络图像识别算法研究 本文的主要内容是基于卷积神经网络的图像识别算法研究。该算法基于卷积神经网络，旨在提高自然图像识别的准确率和速度。通过使用MAP REDUCE实现算法的并行化，并使用GPU技术对该算法进行加速，并使用多区域逻辑回归方法提高图像识别的准确率。在实验环境下验证了改进算法的正确性和有效性。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种基于人工神经网络的识别算法，它是近些年来图像识别中的一种研究热点。自1998年提出以来，CNN已经在图像识别领域中获得了广泛的应用。 卷积神经网络的主要特点是它可以自动学习图像特征，而不需要人工设计特征提取器。同时，CNN还可以使用GPU技术对算法进行加速，从而提高图像识别的速度。 在本文中，我们提出了一个基于卷积神经网络的图像识别算法，该算法使用MAP REDUCE实现了算法的并行化，并使用GPU技术对该算法进行加速。同时，我们还使用多区域逻辑回归方法提高图像识别的准确率。在实验环境下，我们验证了改进算法的正确性和有效性。 通过本文的研究，我们可以看出基于卷积神经网络的图像识别算法在自然图像识别领域中的应用前景广阔。该算法可以应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域，并且可以提高图像识别的准确率和速度。 关键词：卷积神经网络；自然图像识别；逻辑回归；图像识别算法 本文提出的基于卷积神经网络的图像识别算法可以提高自然图像识别的准确率和速度，并且可以应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域，并且可以提高图像识别的准确率和速度。 在图像识别领域中，卷积神经网络已经成为一种非常流行的算法。该算法可以自动学习图像特征，而不需要人工设计特征提取器。同时，CNN还可以使用GPU技术对算法进行加速，从而提高图像识别的速度。 在实际应用中，卷积神经网络已经获得了广泛的应用。例如，在自动驾驶领域中，CNN可以用于图像识别和目标检测。在医疗图像分析领域中，CNN可以用于图像分割和疾病诊断。 本文提出的基于卷积神经网络的图像识别算法可以提高自然图像识别的准确率和速度，并且可以应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域，并且可以提高图像识别的准确率和速度。