【摘 要】
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针对传统的自编码网络及其变体均采用均方误差作为重构函数对噪声不足,提出一种基于最大相关熵的堆栈稀疏自编码网络。该方法采用最大相关熵作为网络的重构函数,并且采用多层
【基金项目】
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国家自然科学基金(61362021,61661017);广西自然科学基金(2014GXNSFDA118035);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(YJCX201534)
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针对传统的自编码网络及其变体均采用均方误差作为重构函数对噪声不足,提出一种基于最大相关熵的堆栈稀疏自编码网络。该方法采用最大相关熵作为网络的重构函数,并且采用多层非线性映射层构建了一个多层网络,同时引入稀疏约束项。YaleB和AR人脸库实验结果表明,在训练样本有无噪声的情况下,该方法相比传统的自编码网络均具有更强的鲁棒性,且识别性能有所提高,学习到的特征更具表达能力。
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