【摘 要】
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针对深度信念网(Deep belief network,DBN)预训练耗时长的问题,提出了一种基于自适应学习率的DBN(Adaptive learning rate DBN,ALRDBN).ALRDBN将自适应学习率引入到对比差度(
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
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针对深度信念网(Deep belief network,DBN)预训练耗时长的问题,提出了一种基于自适应学习率的DBN(Adaptive learning rate DBN,ALRDBN).ALRDBN将自适应学习率引入到对比差度(Contrastive divergence,CD)算法中,通过自动调整学习步长来提高CD算法的收敛速度.然后设计基于自适应学习率的权值训练方法,通过网络性能分析给出学习率变化系数的范围.最后,通过一系列的实验对所设计的ALRDBN进行测试,仿真实验结果表明,ALRDBN的收敛速度得到了提高且预测精度也有所改善.
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