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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 1 14 1.0 1.0
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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)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
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6
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81907
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