本文關(guān)鍵詞：基于快速持續(xù)對(duì)比散度的卷積受限玻爾茲曼機(jī)

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【摘要】：受限玻爾茲曼機(jī)是深度學(xué)習(xí)中的重要模型,以其為基礎(chǔ)的卷積受限玻爾茲曼機(jī)模型被廣泛應(yīng)用于圖像處理與語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域,但其存在訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。為此,使用快速持續(xù)對(duì)比散度(FPCD)算法對(duì)卷積受限玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí),從而提高模型的學(xué)習(xí)速度和分類(lèi)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與PCD,CD_1等算法相比,FPCD算法可有效提高卷積受限玻爾茲曼機(jī)的分類(lèi)性能。
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卷積受限玻爾茲曼機(jī) 深度學(xué)習(xí) 快速持續(xù)對(duì)比散度 訓(xùn)練時(shí)間 分類(lèi)精度
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61163036,61163039) 甘肅省科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(1606RJZA047) 甘肅省高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金資助項(xiàng)目 甘肅省高校研究生導(dǎo)師基金資助項(xiàng)目(1201-16) 西北師范大學(xué)第三期知識(shí)與創(chuàng)新工程科研骨干基金資助項(xiàng)目(nwnu-kjcxgc-03-67)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 中文引用格式:張娟,蔣蕓,胡學(xué)偉,等.基于快速持續(xù)對(duì)比散度的卷積受限玻爾茲曼機(jī)[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(9):174-179.英文引用格式:Zhang Juan,Jiang Yun,Hu Xuewei,et al.Convolutional Restricted Boltzmann Machine Based on FastPersistent Contrastive Divergence[J].Comp

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1 劉來(lái)福，唐志宇，匡錦瑜;向量玻爾茲曼機(jī)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1996年04期

2 秦勝君;盧志平;;基于限制玻爾茲曼機(jī)的無(wú)極性標(biāo)注情感分類(lèi)研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2013年35期

3 ;[J];;年期

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1 李娟;基于RBM的小分子活性及選擇性研究[D];蘭州大學(xué);2015年

2 葉睿;基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 張衛(wèi)東;深度信念網(wǎng)絡(luò)及其在手寫(xiě)字體識(shí)別中的應(yīng)用[D];成都理工大學(xué);2015年

4 施維劏;門(mén)限玻爾茲曼機(jī)在人臉識(shí)別中的魯棒性研究[D];北京交通大學(xué);2015年

5 萬(wàn)程;自適應(yīng)基數(shù)受限玻爾茲曼機(jī)[D];清華大學(xué);2015年

6 李亦錟;受限的玻爾茲曼機(jī)在背景建模和文本建模中的研究與應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

7 張艷霞;基于受限玻爾茲曼機(jī)的深度學(xué)習(xí)模型及其應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

8 朱常寶;基于深度玻爾茲曼機(jī)的特征學(xué)習(xí)算法研究[D];北京化工大學(xué);2016年

9 張怡康;基于受限玻爾茲曼機(jī)的深度學(xué)習(xí)方法研究[D];北京化工大學(xué);2016年

10 董時(shí)靜;全局形狀與局部一致性聯(lián)合建模的顯著性檢測(cè)[D];大連理工大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：862136