【摘 要】
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传统的N-tuple型网络是通过对输入样本进行二值化后作N元采样形成K个RAM神经元来构成。本文为了处理实值输入的需要,将稀疏RAM神经元替换RAM神经元从而获得该类网络的一个改
【机 构】
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南京工业大学计算机系; 南京航空航天大学计算机系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.69973021)
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传统的N-tuple型网络是通过对输入样本进行二值化后作N元采样形成K个RAM神经元来构成。本文为了处理实值输入的需要,将稀疏RAM神经元替换RAM神经元从而获得该类网络的一个改进版本。另一方面,基于K和N值由经验确定以致于难以控制网络规模的事实,将Boosting方法应用于改进的N-tuple网络。其结果是:1、所构造的若干基本分类器使用不同的训练集,同一个样本提交给不同基本分类器的特征也不同;2、Boosting方法可以直接应用于高维数据;3、Boosting的提升性能几乎与网络规模无关;4、应用于人脸识别时无需显式地进行人脸特征的提取和选择。
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