【摘 要】
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针对受限玻尔兹曼机（RBM）在进行无监督训练时易出现特征同质化导致泛化能力较差的问题,设计了将类别条件引入RBM训练中,从而提出了基于类别条件的RBM（lCRBM）。针对RBM的训练,将类
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针对受限玻尔兹曼机（RBM）在进行无监督训练时易出现特征同质化导致泛化能力较差的问题,设计了将类别条件引入RBM训练中,从而提出了基于类别条件的RBM（lCRBM）。针对RBM的训练,将类别信息作为模型隐单元训练条件,参与到隐单元后验激活概率计算中;并将该模型作为深度玻尔兹曼机（DBM）的底层结构,应用于深度学习中。通过手写数字识别集合测试,该模型在训练速度和特征提取有效性上均有较大改善,并且能够提高深度模型的特征学习能力。
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