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DBM-ELM深层网络模型
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作者 刘世蕾 崔晓明 聂茹 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期497-505,共9页
使用深层限制波尔兹曼机实现高维数据非线性降维,再结合极速学习机算法,提出了一种复合的DBMELM深层网络模型.该模型在复杂高维数据的分类问题上,能较好的将高维数据简化到低维空间,进而得到较好的分类效果,实现复杂函数的表示.最后在... 使用深层限制波尔兹曼机实现高维数据非线性降维,再结合极速学习机算法,提出了一种复合的DBMELM深层网络模型.该模型在复杂高维数据的分类问题上,能较好的将高维数据简化到低维空间,进而得到较好的分类效果,实现复杂函数的表示.最后在人脸和手写数字识别实验上得到了很好的证明. 展开更多
关键词 深层网络 深层限制波尔兹曼机 极速学习机 DBM-ELM
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