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【摘 要】
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传统神经网络模型的训练需要大量有标签的数据,在大数据时代,获取标记数据费时费力,考虑到聚类算法可以得到数据的标签,能否将聚类与神经网络结合起来设计新的模型就是本文要探讨的内容。本文通过分析聚类的目标函数与神经网络的训练目标,发现两者优化目标相同,可以进行融合进而构造一个基于聚类的无监督神经网络模型。我们首先将无监督学习融合到神经网络中,完成了基于聚类的无监督神经网络模型的构建,并给出了这个框架的具
【出 处】
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西南交通大学
【发表日期】
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2020年03期
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