一种基于胶质细胞链的改进深度信念网络模型

发布时间：2018-06-25 13:58

  本文选题：深度信念网络 + 胶质细胞　； 参考：《自动化学报》2016年06期

【摘要】：深度信念网络(Deep belief network,DBN)是一种从无标签数据学习特征的多层结构模型.在同一层单元间缺少连接,导致数据中的深度关联特征难以提取.受到人脑中胶质神经细胞机制的启示,提出一种基于胶质细胞链的改进DBN模型及其学习算法,以提取更多数据信息.在标准图像分类数据集上的实验结果表明,与其他几种模型相比,本文提出的改进DBN模型可以提取更为优秀的图像特征,提高分类准确率.
[Abstract]:Deep belief Network (DBN) is a multi-layer structure model which can learn features from untagged data. Because of the lack of connection between units in the same layer, it is difficult to extract the feature of depth correlation in the data. An improved DBN model based on glial cell chain and its learning algorithm are proposed to extract more data information. The experimental results on the standard image classification data set show that the improved DBN model can extract better image features and improve the classification accuracy compared with other models.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61374166) 教育部博士点基金(20120010110010) 北京市自然科学基金(4162045)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2066221