上海交通大学学报
上海交通大學學報
상해교통대학학보
JOURNAL OF SHANGHAI JIAOTONG UNIVERSITY
2008年
4期
559-563
,共5页
吴证%周越%杜春华%袁泉
吳證%週越%杜春華%袁泉
오증%주월%두춘화%원천
受限玻耳兹曼机%神经网络%降维%主元成分分析法
受限玻耳玆曼機%神經網絡%降維%主元成分分析法
수한파이자만궤%신경망락%강유%주원성분분석법
介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.
介紹一種能夠有效地穫取數據本質的基于受限玻耳玆曼機(RBM)神經網絡的降維(RBMNNBDR)方法,併結閤主元成分分析法(PCA),提齣瞭一種新穎的複閤特徵降維方法,即PCA-RBMNNBDR.結閤人臉研究的幾箇應用示例,通過實驗對PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和線性判彆式分析(LDA)方法進行比較.結果錶明,PCA-RBMNNBDR方法在人臉圖像降維和分類方麵有更好的效果,其分類正確率高于RBMNNBDR和LDA方法.
개소일충능구유효지획취수거본질적기우수한파이자만궤(RBM)신경망락적강유(RBMNNBDR)방법,병결합주원성분분석법(PCA),제출료일충신영적복합특정강유방법,즉PCA-RBMNNBDR.결합인검연구적궤개응용시례,통과실험대PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR화선성판별식분석(LDA)방법진행비교.결과표명,PCA-RBMNNBDR방법재인검도상강유화분류방면유경호적효과,기분류정학솔고우RBMNNBDR화LDA방법.
