针对胶囊网络(CapsNet)在处理含有背景噪声信息的复杂图像时分类效果不佳且计算开销大的问题,提出一种基于注意力机制和权值共享的改进胶囊网络模型——共享转换矩阵胶囊网络(STM-CapsNet)。该模型主要包括以下改进:1)在特征提取层中引...针对胶囊网络(CapsNet)在处理含有背景噪声信息的复杂图像时分类效果不佳且计算开销大的问题,提出一种基于注意力机制和权值共享的改进胶囊网络模型——共享转换矩阵胶囊网络(STM-CapsNet)。该模型主要包括以下改进:1)在特征提取层中引入注意力模块,使低层胶囊能够聚焦于与分类任务相关的实体特征;2)将空间位置接近的低层胶囊分为若干组,每组内的低层胶囊通过共享转换矩阵映射到高层胶囊,降低计算开销,提高模型鲁棒性;3)在间隔损失与重构损失的基础上加入L2正则化项,防止模型过拟合。在CIFAR10、SVHN(Street View House Number)、FashionMNIST复杂图像数据集上的实验结果表明,各改进均能有效提升模型性能;当迭代次数为3,共享转换矩阵数为5时,STM-CapsNet模型的平均准确率分别为85.26%、93.17%、94.96%,平均参数量为8.29 MB,比基线模型的综合性能更优。展开更多
终端直通技术(Device-to-Device,D2D)引入LTE-A蜂窝网络虽然能够提高蜂窝系统性能,但是却带来了很大的干扰。为了降低干扰,提升系统性能,如何进行资源分配成为研究的重点。首先,为了降低资源分配算法的复杂度和干扰强度,提出了D2D通信...终端直通技术(Device-to-Device,D2D)引入LTE-A蜂窝网络虽然能够提高蜂窝系统性能,但是却带来了很大的干扰。为了降低干扰,提升系统性能,如何进行资源分配成为研究的重点。首先,为了降低资源分配算法的复杂度和干扰强度,提出了D2D通信限制区域和D2D用户限制复用蜂窝用户(Cellular User Equipmen,CUE)资源区域的概念。其次,为了保证蜂窝系统服务质量(Quality of Service,Qo S)需求并提升系统性能,提出了一种D2D资源分配算法。最后,使用非线性规划问题中的乘子法来确定D2D用户和CUE的最佳发射功率,以最大化系统吞吐量。仿真结果表明,所提算法与已有方案相比能够显著提升系统的吞吐量和公平性。展开更多
文摘针对胶囊网络(CapsNet)在处理含有背景噪声信息的复杂图像时分类效果不佳且计算开销大的问题,提出一种基于注意力机制和权值共享的改进胶囊网络模型——共享转换矩阵胶囊网络(STM-CapsNet)。该模型主要包括以下改进:1)在特征提取层中引入注意力模块,使低层胶囊能够聚焦于与分类任务相关的实体特征;2)将空间位置接近的低层胶囊分为若干组,每组内的低层胶囊通过共享转换矩阵映射到高层胶囊,降低计算开销,提高模型鲁棒性;3)在间隔损失与重构损失的基础上加入L2正则化项,防止模型过拟合。在CIFAR10、SVHN(Street View House Number)、FashionMNIST复杂图像数据集上的实验结果表明,各改进均能有效提升模型性能;当迭代次数为3,共享转换矩阵数为5时,STM-CapsNet模型的平均准确率分别为85.26%、93.17%、94.96%,平均参数量为8.29 MB,比基线模型的综合性能更优。
文摘终端直通技术(Device-to-Device,D2D)引入LTE-A蜂窝网络虽然能够提高蜂窝系统性能,但是却带来了很大的干扰。为了降低干扰,提升系统性能,如何进行资源分配成为研究的重点。首先,为了降低资源分配算法的复杂度和干扰强度,提出了D2D通信限制区域和D2D用户限制复用蜂窝用户(Cellular User Equipmen,CUE)资源区域的概念。其次,为了保证蜂窝系统服务质量(Quality of Service,Qo S)需求并提升系统性能,提出了一种D2D资源分配算法。最后,使用非线性规划问题中的乘子法来确定D2D用户和CUE的最佳发射功率,以最大化系统吞吐量。仿真结果表明,所提算法与已有方案相比能够显著提升系统的吞吐量和公平性。
