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改进卷积玻尔兹曼机的图像特征深度提取
被引量：
11
1
作者
刘凯
张立民
范晓磊
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期155-159,共5页
针对卷积深度和信念网络存在计算复杂度高和训练缓慢的问题,提出卷积深度玻尔兹曼机用于图像特征提取.针对卷积受限玻尔兹曼机进行改进,提出最大化图像中间区域概率的训练目标函数,并引入性能较好的交叉熵稀疏惩罚因子和dropout训练方法...
针对卷积深度和信念网络存在计算复杂度高和训练缓慢的问题,提出卷积深度玻尔兹曼机用于图像特征提取.针对卷积受限玻尔兹曼机进行改进,提出最大化图像中间区域概率的训练目标函数,并引入性能较好的交叉熵稀疏惩罚因子和dropout训练方法.设计卷积深度玻尔兹曼机结构,提出均值聚合机制,将聚合层内点的值定义为block中各点激活概率均值,对层间关联进行简化,将聚合层内各面直接叠加以供高层CRBM提取特征.通过在MNIST手写数字识别集上的实验结果证明,采用新模型提取的图像特征分类准确率提高0.5%、训练时间减少50%,且达到了目前MNIST数据集的最佳水平.
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关键词
深度
学习
图像特征提取
卷积
受限
玻尔兹曼
机
卷积深度玻尔兹曼机
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职称材料
题名
改进卷积玻尔兹曼机的图像特征深度提取
被引量：
11
1
作者
刘凯
张立民
范晓磊
机构
海军航空工程学院基础实验部
海军航空工程学院信息融合研究所
第二炮兵工程大学士官职业技术教育学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期155-159,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61032001)
文摘
针对卷积深度和信念网络存在计算复杂度高和训练缓慢的问题,提出卷积深度玻尔兹曼机用于图像特征提取.针对卷积受限玻尔兹曼机进行改进,提出最大化图像中间区域概率的训练目标函数,并引入性能较好的交叉熵稀疏惩罚因子和dropout训练方法.设计卷积深度玻尔兹曼机结构,提出均值聚合机制,将聚合层内点的值定义为block中各点激活概率均值,对层间关联进行简化,将聚合层内各面直接叠加以供高层CRBM提取特征.通过在MNIST手写数字识别集上的实验结果证明,采用新模型提取的图像特征分类准确率提高0.5%、训练时间减少50%,且达到了目前MNIST数据集的最佳水平.
关键词
深度
学习
图像特征提取
卷积
受限
玻尔兹曼
机
卷积深度玻尔兹曼机
Keywords
deep learning
image features extraction
CRBM
CDBM
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进卷积玻尔兹曼机的图像特征深度提取
刘凯
张立民
范晓磊
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
11
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