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基于竞争学习的稀疏受限玻尔兹曼机机制
基于竞争学习的稀疏受限玻尔兹曼机机制
作者:
刘凯
吕海燕
周立军
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
受限玻尔兹曼机
稀疏受限玻尔兹曼机
竞争学习
稀疏表示
神经元
摘要:
针对受限玻尔兹曼机(RBM)无监督训练存在特征同质化问题以及现有稀疏受限玻尔兹曼机(SRBM)难以自适应稀疏的缺陷,提出了一种基于竞争学习的RBM稀疏机制方法.首先设计基于神经元权值向量与输入向量间夹角余弦值的距离度量,评估两者相似度;然后在训练过程中对不同样本选择出基于距离度量的最优匹配隐单元;其次根据最优匹配隐单元激活状态计算对其他隐单元的稀疏惩罚度;最后执行参数更新并依据深度模型训练过程,将竞争稀疏应用于深度玻尔兹曼机(DBM)的构建中.通过手写数字识别实验证明,与误差平方和正则化因子相比,基于该稀疏机制的DBM分类准确率提高了0.74%,平均稀疏度提高了5.6%,且无需设置稀疏参数,因此,该稀疏机制可提高RBM等无监督训练模型的训练效率,并应用于深度模型的构建中.
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受限玻尔兹曼机
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文献信息
篇名
基于竞争学习的稀疏受限玻尔兹曼机机制
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
受限玻尔兹曼机
稀疏受限玻尔兹曼机
竞争学习
稀疏表示
神经元
年,卷(期)
2018,(7)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
1872-1876
页数
5页
分类号
TP391.4|TP18
字数
6273字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2018010001
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
周立军
海军航空大学航空基础学院
45
177
8.0
12.0
2
刘凯
海军航空大学航空基础学院
28
106
6.0
9.0
3
吕海燕
海军航空大学航空基础学院
44
239
9.0
13.0
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二级引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
受限玻尔兹曼机
稀疏受限玻尔兹曼机
竞争学习
稀疏表示
神经元
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
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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