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受限玻尔兹曼机的新混合稀疏惩罚机制
受限玻尔兹曼机的新混合稀疏惩罚机制
作者:
刘凯
张立民
张超
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工神经网络
受限玻尔兹曼机(RBM )
稀疏表示
混合稀疏惩罚机制(HSPM )
摘要:
为解决受限玻尔兹曼机(RB M )在学习过程中出现的特征同质化问题,在RB M 已有的稀疏模型基础上提出新的混合稀疏惩罚机制(HSPM )。鉴于隐单元之间存在的统计相关性,该机制通过在RBM 训练过程中引入交叉熵稀疏惩罚因子,实现对RBM 的初步处理;按照基于 RBM 连接权值列相似性的自适应分组策略,构建稀疏组RBM ,并按照稀疏组受限玻尔兹曼机(SGRBM )的形式继续进行隐单元稀疏化。实验结果表明:HSPM 能够有效解决RBM特征同质化问题,在隐单元的稀疏程度上优于以往的稀疏惩罚因子,可以整体提高RBM的特征提取能力,并可以成功应用于深度玻尔兹曼机(DBM )的训练。
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文献信息
篇名
受限玻尔兹曼机的新混合稀疏惩罚机制
来源期刊
浙江大学学报(工学版)
学科
工学
关键词
人工神经网络
受限玻尔兹曼机(RBM )
稀疏表示
混合稀疏惩罚机制(HSPM )
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
计算机技术、电信技术
研究方向
页码范围
1070-1078
页数
9页
分类号
TP391
字数
6297字
语种
中文
DOI
10.3785/j.issn.1008-973X.2015.06.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张立民
海军航空工程学院电子信息工程学系
163
596
11.0
15.0
2
刘凯
海军航空工程学院电子信息工程学系
28
106
6.0
9.0
3
张超
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传播情况
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引文网络
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引证文献(2)
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
受限玻尔兹曼机(RBM )
稀疏表示
混合稀疏惩罚机制(HSPM )
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
主办单位:
浙江大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1008-973X
CN:
33-1245/T
开本:
大16开
出版地:
杭州市浙大路38号
邮发代号:
32-40
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
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