發(fā)布時間：2017-10-23 01:00

  本文關鍵詞：基于半監(jiān)督深度信念網(wǎng)絡的圖像分類算法研究

  更多相關文章： 半監(jiān)督學習 深度信念網(wǎng)絡 受限波爾茲曼機

【摘要】：近年來,深度學習在圖像、語音、視頻等非結構化數(shù)據(jù)中獲得了成功的應用,已成為機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域的研究熱點。作為一種監(jiān)督學習模型,成功的深度學習應用往往要求較大的高質(zhì)量的訓練集�；诖�,研究了多個受限波爾茲曼機組成的深度信念網(wǎng)絡,結合半監(jiān)督學習的思想,使用較小的訓練集提高深度網(wǎng)絡模型的分類準確性。分別采用了Knn,SVM和pHash 3種方法來學習非標示數(shù)據(jù)集,實驗結果表明半監(jiān)督深度信念網(wǎng)絡比傳統(tǒng)多層受限波爾茲曼機在圖像分類準確率方面提高了約3%。
【作者單位】： 北京化工大學信息學院;
【關鍵詞】： 半監(jiān)督學習 深度信念網(wǎng)絡 受限波爾茲曼機
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言近年來,深度學習(Deep Leaning)在語音識別[1,2]、圖像分類、中文文本分類、情感識別等非結構化數(shù)據(jù)中獲得了巨大的成功,受到機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等領域的廣泛重視,成為當前的研究熱點�，F(xiàn)在國內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)公司都在大力地發(fā)展深度學習,例如Google公司的谷歌大腦(Google Br

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本文編號：1080849