改进对向传播神经网络应用于码书设计及其性能分析

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：somlist

【摘要】

：

针对对向传播神经网络(CPN)应用于矢量量化时的两个缺陷进行改进,提出了一种码书设计算法--快速竞争学习及误差修正算法(FCLECA),并设计了相应的基于改进CPN的快速矢量量化器

【作者】

：

佘春东李磊戴彦群王茂芝范植华

【机构】

：

中国科学院软件研究所通用软件实验室,成都理工大学工程技术学院,电子科技大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

图像压缩矢量量化码书设计对向传播神经网络多级矢量量化器

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针对对向传播神经网络(CPN)应用于矢量量化时的两个缺陷进行改进,提出了一种码书设计算法--快速竞争学习及误差修正算法(FCLECA),并设计了相应的基于改进CPN的快速矢量量化器模型,详细讨论了FCLECA的重要步骤、重要参数及其时间复杂度.仿真实验结果表明:文中算法能在提高码书质量的同时大幅缩短训练时间,是一种有效的快速矢量量化算法.

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