【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发,提出一种新的稀疏RBM,即SmoothRBM。它通过添加一个光滑L_0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,S
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310812163504).
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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L_0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
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