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期刊论文
DBM-ELM深层网络模型
DBM-ELM深层网络模型
来源 :南京大学学报(自然科学) | 被引量 : 0次 | 上传用户:fclzlj123
【摘 要】
:
使用深层限制波尔兹曼机实现高维数据非线性降维,再结合极速学习机算法,提出了一种复合的DBMELM深层网络模型.该模型在复杂高维数据的分类问题上,能较好的将高维数据简化到低
【作 者】
:
刘世蕾
崔晓明
聂茹
【机 构】
:
中国矿业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
:
南京大学学报(自然科学)
【发表日期】
:
2017年3期
【关键词】
:
深层网络
深层限制波尔兹曼机
极速学习机
DBM-ELM
deep networks
Deep Restricted Boltzmann Machines
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使用深层限制波尔兹曼机实现高维数据非线性降维,再结合极速学习机算法,提出了一种复合的DBMELM深层网络模型.该模型在复杂高维数据的分类问题上,能较好的将高维数据简化到低维空间,进而得到较好的分类效果,实现复杂函数的表示.最后在人脸和手写数字识别实验上得到了很好的证明.
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