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基于改进的深度置信网络的视频资源利用者类型识别研究
被引量：
3
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作者
冯一凡
张月琴
陈健
《现代电子技术》
2021年第13期50-54,共5页
为定位视频资源平台中用户的需求,提出构建一个由改进的基于多层稀疏类别受限玻尔兹曼机的深度置信网络模型,用于发现用户感兴趣的视频类型。该模型首先在受限玻尔兹曼机模型中加入一个类别层;其次,将稀疏约束引入深度置信网络模型的算...
为定位视频资源平台中用户的需求,提出构建一个由改进的基于多层稀疏类别受限玻尔兹曼机的深度置信网络模型,用于发现用户感兴趣的视频类型。该模型首先在受限玻尔兹曼机模型中加入一个类别层;其次,将稀疏约束引入深度置信网络模型的算法;最后,采用arctan函数代替原稀疏约束的惩罚项,使得能够获取到更加有效的目标稀疏表示,以更为简洁有效的训练实现对用户类型的识别。对比实验表明,改进的稀疏深度置信网络能够提高用户类型识别的正确率,提高用户分类的精度,提升模型对用户类型识别的性能。
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关键词
用户分类
视频资源
深度置信网络
模型构建
数据挖掘
深度学习
稀疏约束
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职称材料
题名
基于改进的深度置信网络的视频资源利用者类型识别研究
被引量：
3
1
作者
冯一凡
张月琴
陈健
机构
太原理工大学智能优化实验室
出处
《现代电子技术》
2021年第13期50-54,共5页
基金
山西省自然科学基金应用基础研究项目(201701D121057)。
文摘
为定位视频资源平台中用户的需求,提出构建一个由改进的基于多层稀疏类别受限玻尔兹曼机的深度置信网络模型,用于发现用户感兴趣的视频类型。该模型首先在受限玻尔兹曼机模型中加入一个类别层;其次,将稀疏约束引入深度置信网络模型的算法;最后,采用arctan函数代替原稀疏约束的惩罚项,使得能够获取到更加有效的目标稀疏表示,以更为简洁有效的训练实现对用户类型的识别。对比实验表明,改进的稀疏深度置信网络能够提高用户类型识别的正确率,提高用户分类的精度,提升模型对用户类型识别的性能。
关键词
用户分类
视频资源
深度置信网络
模型构建
数据挖掘
深度学习
稀疏约束
Keywords
user classification
video resource
DBN
model construction
data mining
deep learning
sparse constraint
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
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
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1
基于改进的深度置信网络的视频资源利用者类型识别研究
冯一凡
张月琴
陈健
《现代电子技术》
2021
3
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