神经自回归密度估计的改进与分类应用

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神经自回归密度估计解决了受限玻尔兹曼机在高维分布中配分函数计算复杂度高的问题,NADE模型通过RBM模型与贝叶斯置信网络思想的结合而被提出,能够容易地计算出联合密度分布.如果堆叠多个NADE形成深度神经自回归密度估计,则能抽取到更抽象的特征.本文基于NADE基本模型,从L1正则化对网络结构稀疏化和参数更新思想两个角度出发,对NADE模型进行研究主要结果如下:1.首先对NADE模型通过L1范数稀疏化进行改进,并在参数更新过程引入波利亚科夫平均思想,然后选取UCI数据集对改进算法的概率分布拟合能力进行测试,结果表明拟合能力得到提升.2.把参数优化思想PAS应用于NADE的扩展模型SupDocNADE中,提出PAS-SupDocNADE模型,原始模型与改进模型通过图片分类试验比较,数据集LabelMe分类准确率从83.43%提升到83.85%,数据集UIUC-Sports的分类准确率从77.29%提升到78.12%.3.研究PAS-SupDocNADE模型随隐藏层层数的增加对分类性能的提升情况,本文分别研究添加二层隐藏层与三层隐藏层对图片数据集分类准确率的提升.先通过DeepDocNADE模型进行预训练,把训练得到的参数用于PSA-Deep-SupDocNADE模型中参数的初始化,结果表明分类准确率也得到了相应的提升.
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