本文主要研究内容
作者张雄涛,胡文军,王士同（2019）在《一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络》一文中研究指出：针对DBN算法训练时间复杂度高,容易过拟合等问题,受模糊理论启发,提出了一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络,即FE-DBN(ensemble deep belief network with fuzzy partition and fuzzy weighting),用于处理大样本数据的分类问题。通过模糊聚类算法FCM将训练数据划分为多个子集,在各个子集上并行训练不同结构的DBN,将每个分类器的结果进行模糊加权。在人工数据集、UCI数据集上的实验结果表明,提出的FE-DBN比DBN精度均有所提升,具有更快的运行时间。
Abstract
zhen dui DBNsuan fa xun lian shi jian fu za du gao ,rong yi guo ni ge deng wen ti ,shou mo hu li lun qi fa ,di chu le yi chong ji yu mo hu hua fen he mo hu jia quan de ji cheng shen du xin nian wang lao ,ji FE-DBN(ensemble deep belief network with fuzzy partition and fuzzy weighting),yong yu chu li da yang ben shu ju de fen lei wen ti 。tong guo mo hu ju lei suan fa FCMjiang xun lian shu ju hua fen wei duo ge zi ji ,zai ge ge zi ji shang bing hang xun lian bu tong jie gou de DBN,jiang mei ge fen lei qi de jie guo jin hang mo hu jia quan 。zai ren gong shu ju ji 、UCIshu ju ji shang de shi yan jie guo biao ming ,di chu de FE-DBNbi DBNjing du jun you suo di sheng ,ju you geng kuai de yun hang shi jian 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自智能系统学报的张雄涛,胡文军,王士同，发表于刊物智能系统学报2019年05期论文，是一篇关于集成论文,深度信念网络论文,模糊划分论文,模糊加权论文,运行时间论文,模糊聚类算法论文,模糊理论论文,智能系统学报2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自智能系统学报2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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