中文会议： 第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)论文集

会议日期： 2017-05-26

会议地点： 合肥

主办单位： 中国计算机学会;中国人工智能学会

出版日期： 2017-05-26

作　　者： (）;

机构地区： 西蒙弗雷泽大学影像技术实验室加拿大温哥华V6B5K3

出　　处： 《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)》

摘　　要： 传统的深度置信网络(DBN)采用随机初始化受限玻尔兹曼机(RBM)的权值和偏置的方法初始化网络.虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题，但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别，这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升.针对以上问题，提出一种基于稀疏降噪自编码器(SDAE)的深度网络模型，其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取.首先，训练稀疏降噪自编码；然后，用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络；最后，训练深度置信网络.在Poker Hand纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能，在Poker Hand数据集下，方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4％，准确率和召回率依次提升15.56％和14.12％.实验结果表明，所提方法能有效地改善模型性能.

关 键 词： 深度置信网络 受限玻尔兹曼机 稀疏降噪自编码器 深度学习