【摘 要】
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为克服深度信念网络初始权值具有指向性且易陷入局部最优的缺陷,提出基于主分量分析、模拟退火遗传算法的修正深度信念网络算法,并应用于人脸识别.首先借助主分量分析处理人
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为克服深度信念网络初始权值具有指向性且易陷入局部最优的缺陷,提出基于主分量分析、模拟退火遗传算法的修正深度信念网络算法,并应用于人脸识别.首先借助主分量分析处理人脸图像以减少数据量,再利用模拟退火遗传算法逐层训练深度信念网络以优化其权值,最后通过BP神经网络算法实现网络微调使其达到最佳状态,同时利用受限玻尔兹曼机构造分类器,最终将网络构造成一个最佳的人脸识别系统.基于ORL数据库的算法测试结果表明:该算法可以克服深度信念网络初始权值存在的缺陷,且能降低人脸图像的数据采集量并提高人脸识别精度和速度.
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