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    基于疊加卷積稀疏自編碼機的表示學習方法

    827   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:57:12
    本發明公開了一種基于疊加卷積稀疏自編碼機的表示學習方法，其特包括以下步驟：1）設計和實現包括白化的重構獨立成分分析算法，并將圖像數據集作為輸入，迭代優化學習其輸出的重構矩陣，得到訓練完成的稀疏自編碼模型；2）構建半監督疊加稀疏自編碼機模型對特征表示做訓練；3）構建卷積模型從數據中提取塊特征，應用卷積和池化操作生成卷積特征表示；4）將卷積稀疏自編碼機進行疊加，對卷積特征表示進行進一步優化；5）用邏輯回歸模型在圖像數據集上訓練分類器，并得到分類結果。本發明結合自編碼機模型和卷積池化結構的特點，并利用大規模數據集中的少部分有標簽數據，達到優化特征表示向量，提高圖像數據集分類準確度。
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    聲明：
    “基于疊加卷積稀疏自編碼機的表示學習方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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    化學分析
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