基于PLSR的深度信念网输出权值确定方法
作者:
索明何
程乐
关键词:
深度信念网络
输出权值
偏最小二乘回归
主成分提取
摘要：
针对深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)微调阶段过度依赖梯度而导致很难获取最优输出权值的问题,提出一种基于偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLSR)的DBN输出权值确定新方法.通过PLSR和DBN相结合,实现对DBN最后一个隐含层状态进行主成分提取,在最后一个隐含层与输出层之间建立PLSR模型,以更精确的特征来确定更好的输出权值.在一系列标准数据集上的实验结果表明,该方法能够获取更好的DBN输出权值,从而提高DBN的性能.
上一篇： 热轧带钢终轧温度控制模型的研究与应用
下一篇： 稀疏度未知压缩信号快速重构方案