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使用嵌入了Softmax回归和多个神经网络的深度信任网络来学习用于人脸识别的分层表示
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：在人脸识别和分类中，基于标记数据不足的特征提取和分类是一个众所周知的难题。 为了解决这个问题，本文提出了一种新的半监督学习算法，称为深度信念网络，嵌入了Softmax回归算法（DBNESR）。 DBNESR首先通过深度学习来学习特征的层次表示，然后使用Softmax回归进行更有效的分类。 同时，我们基于监督学习设计了多种分类器：BP，HBPNN，RBF，HRBFNN，SVM和多分类决策融合分类器（MCDFC）-混合HBPNNs- HRBFNNs-SVM分类器。 实验证明：首先，提出的半监督深度学习算法DBNESR最适合用于人脸识别，具有最高和最稳定的识别率。 其次，半监督学习算法的效果要优于所有监督学习算法。 第三，混合神经网络比单一神经网络具有更好的效果。 第四，平均识别率和方差分别表示为BP。 最后，就其对硬智能智能任务建模的能力而言，它反映了DBNESR的层次结构表示。
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