【摘 要】
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受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种随机网络、概率图模型,它是一种比较有效的的无监督学习模型.针对RBM梯度近似的一种计算方法对动量加速不敏感,以及
【机 构】
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中国地质大学数理学院,湖北经济学院信息管理与统计学院,中国地质大学（武汉）地球内部多尺度成像湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖北省教育厅科技处重点项目(No.D20182203)
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受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种随机网络、概率图模型,它是一种比较有效的的无监督学习模型.针对RBM梯度近似的一种计算方法对动量加速不敏感,以及识别效果不理想等问题,本文提出一种基于修正动量的RBM算法.该算法结合RBM梯度近似方法,通过修改隐单元偏置参数的更新方式,避免RBM模型中隐单元取值采用概率值时导致模型识别效果不理想、动量加速有限等问题.同时,在RBM预训练阶段采用快速上升的动量方式,以加速网络收敛;在微调阶段引入缓慢下降的动量项,以避免陷
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