【摘 要】
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受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machines,RBM)是一种有效的特征提取器,它是深度信念网络的基本组成模块.为了进一步提升RBM的数据表示性能,受人类大脑视觉稀疏表示启
【机 构】
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长安大学理学院,陕西西安,710064
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受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machines,RBM)是一种有效的特征提取器,它是深度信念网络的基本组成模块.为了进一步提升RBM的数据表示性能,受人类大脑视觉稀疏表示启发,提出一种新的稀疏RBM,即SmoothRBM.它通过添加一个光滑L0范数的正则项来直接约束隐层单元的总体激活概率,可以根据不同的学习任务学习到不同的稀疏水平.MNIST数据集上的相关实验表明,SmoothRBM模型与当前的一些优秀模型相比,可以更有效的提取数据集中的特征信息,学习到更稀疏和更具判别力的表示形式.
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