以加速器等大型科學(xué)裝置為代表的高能物理實(shí)驗(yàn)是當(dāng)今物理學(xué)的一個(gè)重要研究課題,其涵蓋了面向?qū)嶒?yàn)事實(shí)的理論研究,與面向工程實(shí)踐的探測(cè)器和電子學(xué)研制等方面。目前,高能物理實(shí)驗(yàn)朝著“能量前沿”和“高精度前沿”的方向迅速發(fā)展,隨著事件率的提高和每事件數(shù)據(jù)量的增加,研究者逐漸認(rèn)識(shí)到,現(xiàn)有的基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)手段的數(shù)據(jù)處理方法已難以滿足探測(cè)器下一代升級(jí)的需求,尤其是在本底事件比例高、有效數(shù)據(jù)通量大和需要在線分析和觸發(fā)的情況下。在這其中,數(shù)據(jù)高維度、多重性和高度結(jié)構(gòu)化的特征是高能物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析普遍面臨的幾個(gè)主要的挑戰(zhàn)。進(jìn)入二十一世紀(jì)的第二個(gè)十年,以“深度學(xué)習(xí)”為代表的人工智能技術(shù)正蓬勃發(fā)展,儼然成為一個(gè)獨(dú)立的且具有豐富內(nèi)涵的研究方向,并滲透到實(shí)驗(yàn)物理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域,是當(dāng)今備受關(guān)注的前沿問(wèn)題。為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)高維度、多重性和高度結(jié)構(gòu)化的特征,需要有新的數(shù)據(jù)分析手段來(lái)利用數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn),從而在降低算法時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí)提高算法的精度。在深度學(xué)習(xí)最為成功的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層出不窮,而這些網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)大多數(shù)基于“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。與傳統(tǒng)的前饋網(wǎng)絡(luò)相比,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用了參數(shù)共享和平移不變的前提假設(shè),在控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量...

【文章頁(yè)數(shù)】：168 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖２．１神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)與人工智能其它領(lǐng)域的關(guān)系??“人工智能”的概念由Ｊｏｈｎ?ＭｃＣａｒｔｈｙ于２０世紀(jì)５０年代首次提出，發(fā)展至今包含了豐富??

？博士學(xué)位論文??ＤＵＣ?ｉ?ＯＲＡＬ?ＤｉＳＳｉ．Ｋｉ＇Ａｉ?ＩＯＮ??第２章預(yù)備知識(shí)??２．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和實(shí)踐??２．１．１神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介??＾一

圖２．２人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元與生物神經(jīng)元的比較（神經(jīng)元（Ｎｅｕｒｏｎ），軸突（Ａｘｏｎ），樹(shù)突（Ｄ＾ｉｄｒｉｔｅ））??人工神經(jīng)Ｎ絡(luò)中敁為祛礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)單元是“祌經(jīng)元”

？博士學(xué)位論文??ＩＸＫ?ｌＯＲＡｌ．ｍＳＳＩ．ＫＩＡＩＩＯＮ??薛所作的改進(jìn)。??Ｄｅｎｄｒｉｔｅ?Ａｘｏｎ?ｔｅｒｍｉｎａｌ??ｆ、＇「丨?ｆ、Ａｘｏｎ?＇?＞?Ｓｃｈｗａｒｍ?ｃｅｌｌ?、??－?Ｄｅｎｄｒｉｔｅ?’?Ｎｅｕｒｏｎ??ｖｒ＇＇夂?？／??—＞?？＝噸￥叫?—....

圖２．３?—個(gè)典型的含一個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范疇內(nèi)，以增加網(wǎng)絡(luò)深度和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為主要特點(diǎn)的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)在??近年來(lái)受到持續(xù)的關(guān)注

？博士學(xué)位論文??ＤＯＣ?ｉＯＲＡＬ?ＤｉＳＳｈＲｉＡｌ?ｌＯＮ??神經(jīng)元??（激活函數(shù)）??第１?Ｍ?＾?２層??Ｗｊ２＾！??�。А�?■?：｜?Ｖ；??卜：．ｒ、??＇?．＇?．’?＇、一???－??＾３２?２３????輸入層??：?１?輸出層??隱含層??突觸（權(quán)重）｜??....

圖２．４兩種瀲活函數(shù)的比較（左圖：Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)：打圖：ＲｃＬＵ函數(shù)）??２．１．２卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??

？?博士學(xué)位論文??ｉＸ）ＣＴＵｋＡＩ．?ｌ）ｌＳＳｊ；Ｒｉ＇Ａ！?ＩＯＮ??Ｓｉｇｍｏｉｄ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ＲｅＬＵ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??；）Ｉ?／??０２５?Ｘ??ｏ．ｏｏ?－??ｏ?ｃ???－０．２５－??－２?－??－０．５０－??－０．７５－?＿４?．???１?１??....

本文編號(hào)：3955913