10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.046
基于混合核平滑自编码器的分类器设计
自编码器是一种重构输入数据的神经网络,具有较强的特征学习能力,被广泛地应用在各种分类任务中.为了将自编码器应用于分类任务中,研究一种基于混合核平滑自编码器的方法进行手写数字和人脸图像的分类.对不同核函数的权重进行比较,同时还将结果与稀疏自编码器进行比较.实验结果表明基于混合核的平滑自编码在一定的比例下可以获得比单个核函数更好的分类效果.
平滑自编码器、核函数、分类、重构
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61672265,61373055
2018-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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