基于噪声数据与干净数据的深度置信网络

来源 :软件学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：lsh123456lsh

【摘要】

：

建立以受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,简称RBM)为基石的深度网络模型,是深度学习研究的热点领域之一.Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(point-wise gated RBM,简称pgRBM)是一种RBM的变种算法.该算法能够在含噪声的数据中自适应地找到数据中与分类有关的部分,从而实现较好的分类结果.假设一组数据中有噪声数据和干净数据,如何

【作者】

：

张楠丁世飞张健赵星宇

【机构】

：

中国矿业大学计算机科学与技术学院,矿山数字化教育部工程研究中心（中国矿业大学）,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

【出处】

：

软件学报

【发表日期】

：

2019年11期

【关键词】

：

受限玻尔兹曼机深度置信网络权值不确定性特征选择 restricted Boltzmann machine(RBM) deep belief network

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61672522,61379101),国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329502)

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