10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.042
基于深度神经网络的多模态特征自适应聚类方法
深度神经网络学习单模态特征的能力较强,而学习多模态特征的难度较大.针对这种情况,提出基于深度神经网络的多模态特征自适应分类算法.在训练阶段以预定的概率从每个模态选择部分代表信息进行融合,并且建模模式间的相关性.设计基于聚类的特征剪枝策略,减小网络的计算复杂度,通过正则化防止学习程序过拟合.利用动态编码搜索对超参数进行自适应地优化处理.采用自编码器和卷积神经网络分别对该算法进行验证,实现了较好的多模态特征分类效果,并且对数据缺失具有鲁棒性.
深度神经网络、多模态特征融合、模式识别、卷积神经网络、动态编码搜索
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家工信部物联网重大专项基金项目P16013
2020-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
262-269
