基于半监督深度信念网络的图像分类算法研究

发布时间：2017-10-23 01:00

  本文关键词：基于半监督深度信念网络的图像分类算法研究

  更多相关文章： 半监督学习 深度信念网络 受限波尔兹曼机

【摘要】：近年来,深度学习在图像、语音、视频等非结构化数据中获得了成功的应用,已成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点。作为一种监督学习模型,成功的深度学习应用往往要求较大的高质量的训练集。基于此,研究了多个受限波尔兹曼机组成的深度信念网络,结合半监督学习的思想,使用较小的训练集提高深度网络模型的分类准确性。分别采用了Knn,SVM和pHash 3种方法来学习非标示数据集,实验结果表明半监督深度信念网络比传统多层受限波尔兹曼机在图像分类准确率方面提高了约3%。
【作者单位】： 北京化工大学信息学院;
【关键词】： 半监督学习 深度信念网络 受限波尔兹曼机
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言近年来,深度学习(Deep Leaning)在语音识别[1,2]、图像分类、中文文本分类、情感识别等非结构化数据中获得了巨大的成功,受到机器学习和数据挖掘等领域的广泛重视,成为当前的研究热点。现在国内知名互联网公司都在大力地发展深度学习,例如Google公司的谷歌大脑(Google Br

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本文编号：1080849