免疫卷积神经网络并行优化及其嵌入式系统应用1

《免疫卷积神经网络并行优化及其嵌入式系统应用》 本文探讨了当前图像识别系统的重要性和广泛应用，特别是在工业智能监控、无人驾驶和太空探索等领域。卷积神经网络（CNN）作为深度学习技术的一种，因其独特的局部感知区域、层次化结构、特征提取和分类相结合的特性，在图像识别领域发挥了重要作用。然而，CNN的网络结构复杂，训练时间长，容易导致过拟合和高误分类率。 为解决这些问题，作者郭吉政在导师龚涛的指导下，将人工免疫系统（AIS）与CNN相结合，提出了一种新的图像识别算法——免疫卷积神经网络（Immune CNN）。AIS的适应性、学习和记忆能力有助于优化CNN的性能，通过模拟免疫系统对网络节点的位置和参数进行动态调整，同时引入基函数的平滑因子调节，以降低过拟合风险，提高识别准确率。 为了进一步提升识别速度，满足嵌入式设备的实时性需求，文章采用了NVIDIA公司的cuDNN深度神经网络库。cuDNN是专门为加速机器学习设计的，它能够在GPU上高效运行，使得免疫CNN模型能够应用于对实时性要求高的嵌入式平台。 此外，文章还详细描述了如何构建一个基于ARM+Linux的多功能图像识别系统。这包括了Linux操作系统的裁剪、硬件模块驱动的编写以及传感器信号的预处理，确保了免疫卷积神经网络并行优化算法在嵌入式图像识别中的实际应用。 关键词：卷积神经网络、人工免疫系统、机器学习、嵌入式系统、GPU加速 通过这篇论文，我们可以了解到免疫卷积神经网络的创新之处在于结合了两种不同的计算模型，以克服传统CNN的局限性。同时，嵌入式系统的应用展示了这种优化算法在现实世界中的可行性和实用性，为未来图像识别技术在更多领域的应用开辟了新的可能。