【摘 要】
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针对已有分类器在结构形式和训练方法的不足，构建了一个以二维深度置信网络（2D deep be‐lief networks ，2D‐DBN）为架构的弱监督分层深度学习车辆识别算法。首先，将传统一维的深
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏大学汽车工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403172,51305167,61203244)资助项目;交通运输部信息化(2013364836900)资助项目;中国博士后基金(2014M561592)资助项目;江苏省“六大人才高峰”(2014-DZXX-040)资助项目;江苏省自然科学基金(BK20140555)资助项目;江苏省博士后基金(1402097C)资助项目;江苏大学高级专业人才科研启动基金(12JDG01
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针对已有分类器在结构形式和训练方法的不足，构建了一个以二维深度置信网络（2D deep be‐lief networks ，2D‐DBN）为架构的弱监督分层深度学习车辆识别算法。首先，将传统一维的深度置信网络（Deep belief networks ，DBN）扩展成2D‐DBN ，并构建相应分类器结构，从而能够直接以二维图像像素矩阵作为输入；其次，在传统无监督训练的目标函数中，引入了一个具有适当权重的判别度正则化项，将原有无监督训练转化为带有较弱监督性的弱监督训练方式，从而使提取的特征较传统无监督特征更
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