深度神经网络的快速学习算法

被引：8

作者：

卓维

张磊

机构：

[1] 中山大学数学与计算科学学院

来源：

嘉应学院学报 | 2014年 / 32卷 / 05期

基金：

广东省科技计划;

关键词：

神经网络; 深度学习; 自动编码机; 反向传播算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

通过分析传统的多层感知器和反向传播算法的不足,设计了一个全新的网络结构SC-MLP和提出了与之对应的全新的学习算法NBP,主要是实现权值的模和固定,这样可以加速训练的速度.在高维数据分类的实证分析中,以手写数字数据库为例,构建了一个深度神经网络,并对比各种训练算法.实验表明,NBP学习算法对于深度神经网络具有良好的学习效果,明显优于传统的反向传播算法,并且在精度上与深度学习算法相当,但是速度快.

引用

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