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基于对抗学习和知识蒸馏的神经网络压缩算法被引量：3: 2021年; 针对基于深度学习的人脸识别模型难以在嵌入式设备进行部署和实时性能差的问题,深入研究了现有的模型压缩和加速算法,提出了一种基于知识蒸馏和对抗学习的神经网络压缩算法。算法框架由三部分组成,预训练的大规模教师网络、轻量级的学生网络和辅助对抗学习的判别器。改进传统的知识蒸馏损失,增加指示函数,使学生网络只学习教师网络正确识别的分类概率;鉴于中间层特征图具有丰富的高维特征,引入对抗学习策略中的判别器,鉴别学生网络与教师网络在特征图层面的差异;为了进一步提高学生网络的泛化能力,使其能够应用于不同的机器视觉任务,在训练的后半部分教师网络和学生网络相互学习,交替更新,使学生网络能够探索自己的最优解空间。分别在CASIA WEBFACE和CelebA两个数据集上进行验证,实验结果表明知识蒸馏得到的小尺寸学生网络相较全监督训练的教师网络,识别准确率仅下降了1.5%左右。同时将本研究所提方法与面向特征图知识蒸馏算法和基于对抗学习训练的模型压缩算法进行对比,所提方法具有较高的人脸识别准确率。; 刘金金刘金金李清宝; 关键词：人脸识别

基于现有信息化资源的操作系统课程反转课堂实践被引量：2: 2016年; 反转课堂是近几年出现的一种新的教学模式,被视为影响教学质量的重大技术变革,但制作授课视频却成了翻转课堂教学实施的障碍。在操作系统课程中进行基于现有信息化教学资源反转课堂教学模式的探索,以先学后教、不愤不启为特征,让学生从被主体到真主体,变喂食为觅食,培养学生发现问题、分析问题、解决问题的意识和能力,可从根本上转变学生的学习习惯、提高学生的学习能力。; 杜俊俐李晓楠; 关键词：信息化资源操作系统课程

隧道围岩变形预测的最小二乘支持向量机方法被引量：3: 2009年; 为及时掌握围岩变形趋势并采取措施加以控制,在岭南高速雪家庄隧道施工过程中,采用一种新的时间序列预测模型——最小二乘支持向量机(LS-SVM)。介绍了LS-SVM的基本原理和该预测模型的具体操作步骤,实践表明,该方法不仅应用简便,而且对围岩变形预测精度较高,能够满足实际工程的需要。; 李晓龙王复明李晓楠; 关键词：隧道最小二乘支持向量机

NEM与IEM耦合方法在地下工程中的应用研究被引量：1: 2010年; 针对纯自然单元法(NEM)在处理地下工程无限域或半无限域问题时需要人为确定边界条件而带来计算误差的问题,引入无限元(IEM)模拟无穷远处边界条件,与自然元相结合形成耦合分析方法,并基于Laplace插值编制了相应程序;通过深埋圆形隧洞算例分析表明,与纯自然单元法相比,耦合方法显著提高了计算精度,选取较小的分析区域就可得到令人满意的结果,使得在满足工程要求前提下,采用耦合方法可以节省计算工作量,从而进一步增强了自然单元法处理地下工程问题的能力.; 李晓龙王复明徐平李晓楠; 关键词：自然单元法

C++程序设计浅析: 2010年; C++程序设计是高等院校计算机专业教学体系中的一门重要的主干课。本文就该课程教学中存在问题,提出了改进措施和解决方法。强调学生要学以致用,加强对学生程序设计能力的培养,提高C++程序设计的教学效果。; 王海龙李晓楠郑秋生; 关键词：C++程序设计教学方法教学改革

基于光栅显示器的反走样图元生成算法研究: 2010年; 从光栅设备产生图形走样的根本原因出发,在Bresenham算法基础上,提出了一种改进的直线和圆的反走样图元生成算法.算法首先根据与理想曲线相邻的两个像素点到曲线的距离确定其灰度值,使像素灰度值与其到理想曲线的距离成反比,并存储其左右共三列像素对的灰度值;然后使用高斯滤波掩模对像素点的灰度进行平滑处理,生成反走样图元.该算法已在Visual C++6.0环境下实现,具有较好的显示效果,相对于全屏图像处理具有较低的空间和时间复杂度.; 李晓楠王文义王春霞; 关键词：光栅显示计算机图形学反走样高斯滤波

岩土工程弹塑性反分析的改进粒子群算法被引量：10: 2009年; 为了克服常规粒子群算法(PSO)应用于岩土工程弹塑性反演时搜索效率较低、计算工作量大的缺点,通过对算法中适应值比较方式和粒子运动模式的深入分析,指出了其中存在的制约搜索效率的内在因素,并提出相应修改策略,在此基础上形成一种新的改进粒子群算法(IPSO);将新算法用于岩土材料弹塑性参数反演,结果表明,与常规粒子群算法相比,改进算法明显提高了参数的搜索效率,利用较少的迭代次数就能得到满足精度要求的结果,从而减小了岩土工程弹塑性反分析的计算量,是一种可行的参数反演方法.; 李晓龙王复明李晓楠; 关键词：岩土工程粒子群算法改进粒子群算法搜索效率

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李晓楠