【摘 要】
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基于卷积神经网络和深度信念网络各自的优点,通过把卷积神经网络的局部感受野引入到深度信念网络的单层中,把深度信念网络的单层分成多个子RBM,提出一种改进的深度信念网络。
【机 构】
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金华广播电视大学理工学院,浙江工业大学信息工程学院
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基于卷积神经网络和深度信念网络各自的优点,通过把卷积神经网络的局部感受野引入到深度信念网络的单层中,把深度信念网络的单层分成多个子RBM,提出一种改进的深度信念网络。分别用BP网络、卷积神经网络、深度信念网络和改进的深度信念网络对模型MNIST和Cifar-10数据库进行小图像分类识别实验;根据实验结果,改进的深度信念网络在Cifar-10库上错误率为30.16%,比卷积神经网络低了9%,比传统的深度信念网络低了40%;在MNIST上的识别错误率为1.21%,比传统的深度信念网络分别降低了16%,略高于卷积神经网络。试验结果表明改进的DBN网络在小图像分类应用中是有效的。
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