基于Lorentz函数的稀疏约束RBM模型的算法研究

• 作者: 于昕玉 邹维宝 麦超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 受限玻尔兹曼机(RBM) 稀疏表示 特征提取 LRBM模型 目标分类
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 213-220,231
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0051

摘要

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种有效的特征提取算法,受视觉皮层稀疏表示的启发,人们试图将稀疏这一概念引入到RBM中,以期学习到原始数据的稀疏表示,提高其特征提取性能.将Lorentz函数引入到RBM中,作为RBM的稀疏约束正则项,构建基于Lorentz函数的稀疏约束RBM模型,将其称之为LRBM模型.对该模型的特征提取性能进行了可视化评价,同时对稀疏度和分类率进行了实验分析;最后将多个LRBM叠加,构造基于LRBM的深度置信网模型并分析该深度网络的性能.实验表明,LRBM模型有效地提取了数据集中的特征信息,在分类效果上较RBM平均提高了2%左右,增强了目标分类的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹维宝	长安大学地质工程与测绘学院	5	72	3.0	5.0
2	麦超		3	2	1.0	1.0
3	于昕玉	长安大学地质工程与测绘学院	1	0	0.0	0.0