【摘 要】
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栈式自编码器通过逐层无监督学习能够表达数据的语义特征,但面对具体领域问题时其特征训练缺乏针对性,所处理的数据用于分类领域时易导致分类准确度低,稳定性差等问题.针对这
【机 构】
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江南大学物联网工程学院; 江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室; 物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673193)资助;中央高校基本科研业务费专项资金项目(JUSRP51635B,JUSRP51510)资助;中国博士后科学基金项目(2017M621625)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20150159)资助
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栈式自编码器通过逐层无监督学习能够表达数据的语义特征,但面对具体领域问题时其特征训练缺乏针对性,所处理的数据用于分类领域时易导致分类准确度低,稳定性差等问题.针对这些问题,提出了一种标签约束的半监督栈式自编码器(LSSAE),结合无监督学习与监督学习的优势,在有效抽取样本内在特征的同时保证特征训练目标化.引入的标签约束项,以监督学习的方式逐层比对实际标签与期望标签,针对性地调整网络参数,进一步提高分类准确率.为验证所提方法的有效性,实验中对多个数据集进行广泛测试,其结果表明,相对自编码器(AE),稀疏自编码器(SAE),以及深度信念网络(DBN)等,LSSAE明显提高分类准确率和稳定性.
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