本文選題：深度信念網(wǎng)絡(luò) + 膠質(zhì)細胞　； 參考：《自動化學(xué)報》2016年06期

【摘要】：深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep belief network,DBN)是一種從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征的多層結(jié)構(gòu)模型.在同一層單元間缺少連接,導(dǎo)致數(shù)據(jù)中的深度關(guān)聯(lián)特征難以提取.受到人腦中膠質(zhì)神經(jīng)細胞機制的啟示,提出一種基于膠質(zhì)細胞鏈的改進DBN模型及其學(xué)習(xí)算法,以提取更多數(shù)據(jù)信息.在標(biāo)準(zhǔn)圖像分類數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,與其他幾種模型相比,本文提出的改進DBN模型可以提取更為優(yōu)秀的圖像特征,提高分類準(zhǔn)確率.
[Abstract]:Deep belief Network (DBN) is a multi-layer structure model which can learn features from untagged data. Because of the lack of connection between units in the same layer, it is difficult to extract the feature of depth correlation in the data. An improved DBN model based on glial cell chain and its learning algorithm are proposed to extract more data information. The experimental results on the standard image classification data set show that the improved DBN model can extract better image features and improve the classification accuracy compared with other models.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61374166) 教育部博士點基金(20120010110010) 北京市自然科學(xué)基金(4162045)資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2066221