【摘 要】
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近年来,基于深度学习的自编码神经网络是数据降维问题研究的热点,数据降维能够有效地消除无关和冗余信息,提高学习数据内在特征的效率.研究了在原始数据预处理时加入噪声,可
【机 构】
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内蒙古民族大学数学学院,内蒙古民族大学计算机科学与技术学院
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近年来,基于深度学习的自编码神经网络是数据降维问题研究的热点,数据降维能够有效地消除无关和冗余信息,提高学习数据内在特征的效率.研究了在原始数据预处理时加入噪声,可训练出对输入信息更加鲁棒的表达,从而提升自编码神经网络模型对输入数据的泛化能力.提出了一种稀疏降噪自编码神经网络(Sparse De-noising Auto-Encoder,SDAE),基于稀疏性的思想,对降噪自编码神经网络加以改进,使得抽象出的特征稀疏表示,更有效的用于数据分类.实验结果表明稀疏降噪自编码神经网络(SDAE)分类准确率要优于传统的自编码神经网络及降噪自编码神经网络.
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