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一种使用动态增减枝算法的DBN模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:7.35 MB | 2021-05-11

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　　近年来深度信念网络（DBN得到了广泛的应用，但在现有文献中很少有关于如何动态确定其结构的详细研究。提出了一种使用动态增减枝算法的DBN模型（DDBN），可以有效地优化DBN的网络结构。DDBN可以使用动态増减枝算法而不是人工实验来自动确定其结构。首先，在训练过程中通过改变隐藏层层数和隐藏层神经元的数量，自动构建DDBN的结构，这是通过动态増减枝算法实现的。该算法依赖于隐藏层神经元的权重距离（wD）和激活概率的标准差以及整饣网络的能量函欻。其次，DDBN能够在动态过程中调整权重有助于提高网络性能。最后，为了验证DDBN的有效性，将DDBN在MNST、USPS和 CIFAR-10三个基准图像数据集上进行了测试。实验结果表明，DDBN比现有的一些DBN结构调整方法具有更好的性能。

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