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深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)在人脸表情识别领域表现出较好的性能,但其在有监督学习阶段通常采用反向传播微调网络的初始参数空间,容易陷入局部最优值,不能找到网络的最优参数空间.提出一种粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)融合进行优化DBN,将其用于人脸表情识别.首先,通过虚拟样本扩充训练样本数据集的方式构建了人脸表情数据集.然后,使用PSO寻找全局最优点,DBN的参数维度高,