王子为
- 作品数：2 被引量：10H指数：1
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应梯度优化的二值神经网络被引量：1
- 2023年
- 二值神经网络由于在储存空间和计算上的高效性,在视觉任务中被广泛运用.为了训练不可导的二值网络,直通近似(Straight-Through Estimator)和S型近似(Sigmoid)等多种松弛优化方法被用来拟合量化函数.但是,这些方法存在两个问题:(1)由于松弛函数和量化算子的差异导致的梯度失配;(2)由于激活值饱和引起的梯度消失.量化函数自身的特性使二值网络梯度的准确性和有效性无法同时保证.本文提出了基于自适应梯度优化的二值神经网络(Adaptive Gradient based Binary Neural Networks,AdaBNN),其通过自适应地寻找梯度准确性和有效性之间的最佳平衡来解决梯度失配和梯度消失的问题.具体而言,本文从理论上证明了梯度准确性和有效性之间的矛盾,并通过比较松弛梯度的范数和松弛梯度与真实梯度之间的差距,构建了这一平衡的度量标准.因此,二值神经网络能根据所提出的度量调整松弛函数,从而得到有效训练.在ImageNet数据集上的实验表明,本文的方法相较于被广泛使用的BNN网络将top-1准确率提升了17.1%.
- 王子为鲁继文周杰
- 关键词：图像分类
- 基于个体偏好的停车泊位优选建模与实证分析被引量：9
- 2017年
- 针对城市居民购物时停车泊位的选择问题,该文在停车者个体偏好的基础上构建泊位优选模型,并分析了购物中心停车场内各种类型泊位的效用。定量描述和分析了泊位选择的行为及特征,考虑了停车者的个体自然偏好、个体行为偏好和个体承受偏好等,并基于多项Logit模型分析了它们对泊位选择的影响程度,建立了一种基于个体偏好的多变量泊位效用模型,针对北京市宜家商场停车场内的泊位和类型分别进行了验证分析。结果表明行为偏好对泊位选择的影响最为明显,同时验证了该效用模型可以更准确地评价停车者对泊位的选择行为。
- 梁伟胡坚明张毅张佐王子为
- 关键词：停车诱导
