【摘 要】
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以深度学习中的自编码器为基础,堆积稀疏自编码形成深度网络,以贪心算法逐层训练实现特征层的层抽象映射,监督训练Softmax分类器,然后使用BP(反向传播)算法优化权值,构建SAE(
【机 构】
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中国联合网络通信有限公司济南软件研究院
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以深度学习中的自编码器为基础,堆积稀疏自编码形成深度网络,以贪心算法逐层训练实现特征层的层抽象映射,监督训练Softmax分类器,然后使用BP(反向传播)算法优化权值,构建SAE(栈式自编码器),并重点对其特征表达能力进行探究。第一,以单层自编码器作为特征表达的基础模块,探究自编码器中隐藏层节点数对特征表达能力影响;第二,重点探究对于多层自编码器的理解,堆积自编码器是否是一个好的获取理想特征表达的途径,主要评估多层自编码器对于特征表达的准确性和稳定性影响。基于MNIST(美国国家标准与技术研究所数据库)数
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