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一种基于自动生长和剪枝算法的自适应学习深度信念网络( A novel adaptive learning deep belief network based on automatic growing and pruning algorithms )
W Song S Zhang Z Wen J Zhou
本文提出了一种新的自适应学习深度信念网络(ALDBN),该网络具有一系列生长和剪枝算法,在利用ALDBN进行特征提取时动态调整其结构。具体来说，设计了一种神经元生长算法，考虑了个体和宏观对每个神经元的影响，检测出不稳定的隐神经元，并在每个不稳定神经元周围增加一个新的隐神经元，以弥补特征提取的局部结构不足。在此基础上，揭示了网络深度和信息熵与各隐层权重正态分布的关系。在此基础上，设计了一种考虑正态分布服从率的层增长算法，以控制隐层数。此外，在ALDBN中集成了一种利用神经元激活概率标准差的神经元修剪算法，对识别能力较低的冗余神经元进行修剪。我们首先给出了对ALDBN稳定性至关重要的收敛性的理论证明。为了更好地展示它的性能，在此基础上进行了参数灵敏度分析，研究了ALDBN中两个关键参数对其性能的影响。最后,我们在三个基准数据集上对ALDBN与五种现有方法进行了比较,对比实验结果表明,ALDBN在普通检验、交叉验证检验和保持检验的精确度方面均优于其他五种竞争对手。
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