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基于深度神经网络的多模态特征自适应聚类方法
被引量：
4
1
作者
敬明旻
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第10期262-269,共8页
深度神经网络学习单模态特征的能力较强,而学习多模态特征的难度较大。针对这种情况,提出基于深度神经网络的多模态特征自适应分类算法。在训练阶段以预定的概率从每个模态选择部分代表信息进行融合,并且建模模式间的相关性。设计基于...
深度神经网络学习单模态特征的能力较强,而学习多模态特征的难度较大。针对这种情况,提出基于深度神经网络的多模态特征自适应分类算法。在训练阶段以预定的概率从每个模态选择部分代表信息进行融合,并且建模模式间的相关性。设计基于聚类的特征剪枝策略,减小网络的计算复杂度,通过正则化防止学习程序过拟合。利用动态编码搜索对超参数进行自适应地优化处理。采用自编码器和卷积神经网络分别对该算法进行验证,实现了较好的多模态特征分类效果,并且对数据缺失具有鲁棒性。
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关键词
深度神经网络
多模态特征融合
模式识别
卷积神经网络
动态编码搜索
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题名
基于深度神经网络的多模态特征自适应聚类方法
被引量：
4
1
作者
敬明旻
机构
中国石化石油工程技术研究院信息与标准化研究所
中国
社会科学院数量经济与
技术
经济
研究所
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第10期262-269,共8页
基金
国家工信部物联网重大专项基金项目(P16013)。
文摘
深度神经网络学习单模态特征的能力较强,而学习多模态特征的难度较大。针对这种情况,提出基于深度神经网络的多模态特征自适应分类算法。在训练阶段以预定的概率从每个模态选择部分代表信息进行融合,并且建模模式间的相关性。设计基于聚类的特征剪枝策略,减小网络的计算复杂度,通过正则化防止学习程序过拟合。利用动态编码搜索对超参数进行自适应地优化处理。采用自编码器和卷积神经网络分别对该算法进行验证,实现了较好的多模态特征分类效果,并且对数据缺失具有鲁棒性。
关键词
深度神经网络
多模态特征融合
模式识别
卷积神经网络
动态编码搜索
Keywords
Deep neural networks
Multi-modal features fusion
Pattern recognition
Convolutional neural networks
Dynamic coding searching
分类号
TP391 [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
基于深度神经网络的多模态特征自适应聚类方法
敬明旻
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
4
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