資料介紹
近年來深度信念網絡(DBN得到了廣泛的應用,但在現有文獻中很少有關于如何動態確定其結構的詳細研究。提出了一種使用動態增減枝算法的DBN模型(DDBN),可以有效地優化DBN的網絡結構。DDBN可以使用動態増減枝算法而不是人工實驗來自動確定其結構。首先,在訓練過程中通過改變隱藏層層數和隱藏層神經元的數量,自動構建DDBN的結構,這是通過動態増減枝算法實現的。該算法依賴于隱藏層神經元的權重距離(wD)和激活概率的標準差以及整饣網絡的能量函欻。其次,DDBN能夠在動態過程中調整權重有助于提高網絡性能。最后,為了驗證DDBN的有效性,將DDBN在MNST、USPS和 CIFAR-10三個基準圖像數據集上進行了測試。實驗結果表明,DDBN比現有的一些DBN結構調整方法具有更好的性能。
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