【摘 要】
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针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuou
【机 构】
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北京工业大学信息学部; 计算智能与智能系统北京市重点实验室; 北京阳光保险代理有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61533002);国家杰出青年科学基金项目(61225016);中国博士后科学基金项目(2015M570910);朝阳区博士后科研基金项目(2015ZZ-6);北京工业大学基础研究基金项目(002000514315501)
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针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN。通过分析CRBM的重构误差与CDBN网络能量的相关性,设定重构误差阈值并设计网络深度决策机制,实现对CDBN隐含层层数进行自组织调整。仿真实验验证,基于重构误差的CDBN网络深度确定方法能够对CDBN的最优隐含层层数进行确定,有效提高了网络深度决策的效率。
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