栈式自编码器特征表达能力研究

• 作者: 朱成
• 来源期刊: 电信快报
• 关键词: SAE(栈式自编码器) 自编码器 Softmax分类器 特征表达 隐藏层
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文选粹
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 字数: 4485字
• 语种: 中文

摘要

以深度学习中的自编码器为基础,堆积稀疏自编码形成深度网络,以贪心算法逐层训练实现特征层的层抽象映射,监督训练Softmax分类器,然后使用BP(反向传播)算法优化权值,构建SAE(栈式自编码器),并重点对其特征表达能力进行探究.第一,以单层自编码器作为特征表达的基础模块,探究自编码器中隐藏层节点数对特征表达能力影响;第二,重点探究对于多层自编码器的理解,堆积自编码器是否是一个好的获取理想特征表达的途径,主要评估多层自编码器对于特征表达的准确性和稳定性影响.基于MNIST(美国国家标准与技术研究所数据库)数据集的实验与PCA(主成分分析)、LLE(局部线性嵌入)、BP算法特征表达能力进行对比分析,验证栈式自编码器特征表达能力的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱成	中国联合网络通信有限公司济南软件研究院	8	9	1.0	2.0