基于局部自动编码器的手写数字分类

卢海峰; 卫伟; 陆慧娟

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针对超限学习机的输入权值进行研究,结合自动编码器的特征提取能力与深度学习的特征抽象能力,提出了局部感知的类限制超限学习机（RF-C2ELM）,再将类限制超限学习机和RF-C2ELM扩展为多层神经网络.通过对M NIST数据集进行分类问题分析实验,实验结果表明,提出的算法在单隐层和多隐层神经网络中都具有较高的精度,并且在训练时间上具有一定的优势.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2447-2450|共4页
作者
卢海峰; 卫伟; 陆慧娟;
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作者单位

中国计量大学信息工程学院;

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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
局部感知; 多层神经网络; 超限学习机; 局部自动编码器; 类限制;

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