資料介紹
傳統的深度置信網絡(DBN)采用隨機初始化受限玻爾茲曼機(RBM)的權值和偏置的方法初始化網絡。雖然這在一定程度上克服了由BP算法帶來的易陷入局部最優和訓練時間長的問題,但隨機初始化仍然會導致網絡重構和原始輸入的較大差別,這使得網絡無論在準確率還是學習效率上都無法得到進一步提升。針對以上問題,提出一種基于稀疏降噪自編碼器( SDAE)的深度網絡模型,其核心是稀疏降噪自編碼器對數據的特征提取。首先,訓練稀疏降噪自編碼;然后,用訓練后得到的權值和偏置來初始化深度置信網絡;最后,訓練深度置信網絡。在Poker Hand紙牌游戲數據集和MNIST、USPS手寫數據集上測試模型性能,在Poker Hand數據集下,方法的誤差率比傳統的深度置信網絡降低46. 4%,準確率和召回率依次提升15. 56%和14. 12%。實驗結果表明,所提方法能有效地改善模型性能。
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