基于自编码特征提取及弹性学习的手写数字识别

• 作者: 何明一 姜芳芳 王欣欣
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 多层前向神经网络 自编码算法 弹性BP算法 MNIST数据库
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TP183
• 语种: 中文

摘要

针对自编码算法提取输入特征能更好地发现样本间的相关性的优点，以自编码算法提取待识别样本特征作为多层前向网络的输入，以弹性BP算法训练网络，并用MNIST手写数字数据库样本测试。从正确率、拒识率、错误率和可靠率4项性能指标方面与逐像素方法进行了综合对比测试。研究表明，采用自编码特征提取、多层前向神经网络作为分类器以及弹性BP 算法进行训练的手写数字识别，具有更快的收敛速度和更高的识别可靠率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何明一	西北工业大学电子信息学院	122	1497	22.0	33.0
2	姜芳芳	西北工业大学电子信息学院	2	12	2.0	2.0
3	王欣欣	西北工业大学电子信息学院	2	12	2.0	2.0