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基于重构误差的连续型DBN的深度确定方法
被引量：
3
1
作者
王功明
李文静
+1 位作者
乔俊飞
沈朝旭
《控制工程》
CSCD
北大核心
2019年第2期320-326,共7页
针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN。通过分...
针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN。通过分析CRBM的重构误差与CDBN网络能量的相关性,设定重构误差阈值并设计网络深度决策机制,实现对CDBN隐含层层数进行自组织调整。仿真实验验证,基于重构误差的CDBN网络深度确定方法能够对CDBN的最优隐含层层数进行确定,有效提高了网络深度决策的效率。
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关键词
连续型深度信念网
重构误差
网络深度
仿真实验
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职称材料
题名
基于重构误差的连续型DBN的深度确定方法
被引量：
3
1
作者
王功明
李文静
乔俊飞
沈朝旭
机构
北京
工业大学信息学部
计算智能与智能系统
北京
市重点实验室
北京阳光保险代理有限公司
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2019年第2期320-326,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(61533002)
国家杰出青年科学基金项目(61225016)
+2 种基金
中国博士后科学基金项目(2015M570910)
朝阳区博士后科研基金项目(2015ZZ-6)
北京工业大学基础研究基金项目(002000514315501)
文摘
针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN。通过分析CRBM的重构误差与CDBN网络能量的相关性,设定重构误差阈值并设计网络深度决策机制,实现对CDBN隐含层层数进行自组织调整。仿真实验验证,基于重构误差的CDBN网络深度确定方法能够对CDBN的最优隐含层层数进行确定,有效提高了网络深度决策的效率。
关键词
连续型深度信念网
重构误差
网络深度
仿真实验
Keywords
Continuous deep belief network
reconstruction error
depth of network
simulation experiments
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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1
基于重构误差的连续型DBN的深度确定方法
王功明
李文静
乔俊飞
沈朝旭
《控制工程》
CSCD
北大核心
2019
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