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针对目前卷积神经网络的超分辨率算法存在卷积层数少、模型简单、计算量大、收敛速度慢以及图像纹理模糊等问题, 提出了一种基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建方法, 该方法在提高图像分辨率的同时加快收敛速度。设计更深的卷积神经网络模型来提高精确度, 通过残差学习并且使用Adam优化方法使网络模型加速收敛。在原始低分辨率图像上直接进行特征映射, 只在网络的末端引入子像素卷积层, 将像素进行重新排列, 得到高分辨率图像。实验结果表明, 在set 5, set 14, BSD100测试集上, 所提算法的峰值信噪比与结构相似性指数均高于现有的几种算法, 能够恢复更多的图像细节, 图像边缘也更加完整且收敛速度更快。

工神经网络训练所包含的运算量随着网络中神经元的数量增多而加大，对于神经元较多的网络训练 很耗时。提高人工神经网络训练速度的一个方法是对训练算法优化以减少计算量。由于人工神经网络训练算法 包含大量的矩阵和向量运算，如果把优化的算法用运行在GPU上的OpenCLC语言实现，则训练速度相比传统 基于CPU计算的实现会提高很多。从硬件的并行计算能力着手，以RPROP算法为例，对其运行在GPU上的 OpenCLC语言实现作一些研究。