一种改进的5层深度学习结构与优化方法

毛勇华; 代兆胜; 桂小林

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已有研究针对5层神经网络结构中各隐层节点数的选取并不明确.为此,提出一种改进的5层深信度网络(DBN)结构设计方案与节点数量优化选择方法.将第一隐层、第二隐层节点数预估为前一层节点数的1/3至2/3间的某值,第三隐层、第四隐层节点数分别等于第一隐层和输入层的节点数,然后采用样条插值方法优化选择第一隐层、第二隐层节点数.该结构特征只需预训练前2层权重,简化了DBN的受限玻尔兹曼机预训练方法.MNINST数据集上的实验结果验证了该网络结构的高效性与高准确率.

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来源
《计算机工程》 |2018年第6期|147-150|共4页
作者
毛勇华; 代兆胜; 桂小林;
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作者单位

西安交通大学电子与信息工程学院;

西安710049;

西安工程大学理学院;

西安710048;

西安交通大学电子与信息工程学院;

西安710049;

西安交通大学电子与信息工程学院;

西安710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
深信度网络; 预训练; 节点选择; 样条插值; 受限玻尔兹曼机;

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