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傳統(tǒng)的深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）采用隨機(jī)初始化受限玻爾茲曼機(jī)（RBM）的權(quán)值和偏置的方法初始化網(wǎng)絡(luò)。雖然這在一定程度上克服了由BP算法帶來的易陷入局部最優(yōu)和訓(xùn)練時間長的問題，但隨機(jī)初始化仍然會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和原始輸入的較大差別，這使得網(wǎng)絡(luò)無論在準(zhǔn)確率還是學(xué)習(xí)效率上都無法得到進(jìn)一步提升。針對以上問題，提出一種基于稀疏降噪自編碼器（ SDAE）的深度網(wǎng)絡(luò)模型，其核心是稀疏降噪自編碼器對數(shù)據(jù)的特征提取。首先，訓(xùn)練稀疏降噪自編碼；然后，用訓(xùn)練后得到的權(quán)值和偏置來初始化深度置信網(wǎng)絡(luò)；最后，訓(xùn)練深度置信網(wǎng)絡(luò)。在Poker Hand紙牌游戲數(shù)據(jù)集和MNIST、USPS手寫數(shù)據(jù)集上測試模型性能，在Poker Hand數(shù)據(jù)集下，方法的誤差率比傳統(tǒng)的深度置信網(wǎng)絡(luò)降低46. 4%，準(zhǔn)確率和召回率依次提升15. 56%和14. 12%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能有效地改善模型性能。
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