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基于自编码器和填充函数的深度学习优化算法
基于自编码器和填充函数的深度学习优化算法
作者:
倪陈龙
吕柏权
薛南
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
自编码器
填充函数
全局最优值
深度学习
摘要:
针对粒子群算法容易陷入局部极小值的问题,提出了一种基于自编码器和填充函数的深度学习优化算法.深度学习采用的是分层的训练机制,它通过最小化误差函数进行分层的无监督训练.首先使用自编码器在无标签的训练样本上分层预训练得到各层参数,然后使用监督学习的方法对网络参数进行微调,从而减少陷入局部极小点的可能性.另外,引进了填充函数法,使之能够跳出局部最小值,继续迭代至更小的极值点,得到精度更高的全局最优点.本文选择了4个比较典型的基准测试函数进行仿真,通过分析基于自编码器和填充函数的深度学习优化算法对每个基准函数的收敛速度和搜寻精度评价该算法的优劣.结果 表明优化算法成功收敛到全局最优解,验证了改进后的算法满足函数优化要求.
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文献信息
篇名
基于自编码器和填充函数的深度学习优化算法
来源期刊
电子测量技术
学科
工学
关键词
自编码器
填充函数
全局最优值
深度学习
年,卷(期)
2019,(23)
所属期刊栏目
理论与算法
研究方向
页码范围
79-84
页数
6页
分类号
TP18
字数
语种
中文
DOI
10.19651/j.cnki.emt.1903082
五维指标
作者信息
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姓名
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填充函数
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深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子测量技术
主办单位:
北京无线电技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-7300
CN:
11-2175/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市东城区北河沿大街79号
邮发代号:
2-336
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
9342
总下载数(次)
50
总被引数(次)
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