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結合多新息理論的深度信念網絡改進的算法

大小:0.89 MB 人氣:0 2017-12-12 需要積分:2

  針對深度信念網絡(DBN)算法在采用反向傳播修正網絡的連接權值和偏置的過程中,容易產生梯度小、學習率低、誤差收斂速度慢等問題,提出一種結合多新息理論對標準DBN算法進行改進的算法,即多新息DBN( MI-DBN)。MI-DBN算法是對標準DBN算法中反向傳播的過程重新建模,使得算法在原先只利用單個新息的情況下,擴展為能夠充分利用之前多個周期的新息,從而大幅提高誤差收斂速度。通過實驗對MI-DBN算法和其他分類算法進行了數據集分類的比較,實驗結果表明,MI-DBN算法相較其他分類算法,其誤差收斂速度較快,而且最終對MNIST數據集和Caltechl01數據集的識別中誤差結果相對更小。
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