【摘 要】
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受限玻尔兹曼机（RBMs）常常作为深度置信网络（DBN）的基本构成模块,通过训练几个RBM,DBN能够快速地被训练好以获得好的工作效果.为了获得更好的数据表示,受稀疏编码理论的启发,本文
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受限玻尔兹曼机（RBMs）常常作为深度置信网络（DBN）的基本构成模块,通过训练几个RBM,DBN能够快速地被训练好以获得好的工作效果.为了获得更好的数据表示,受稀疏编码理论的启发,本文提出一种新的稀疏RBM,称为AtanRBM.与稀疏RBM（sparse RBM）不同的是,AtanRBM是添加一个arctan正则项（arctan函数逼近L_0范数）直接地约束隐含单元的概率密度空间来达到隐含单元稀疏的效果,而不是约束隐含单元的平均激活概率期望达到相同的较低稀疏水平.在MNIST数据集的实验表明,AtanR
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