稀疏和标签约束半监督自动编码器的分类算法
Semi-supervised auto-encoder using sparse and label regularizations for classification
1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2. 物联网技术应用教育部工程研究中心, 江苏 无锡 214122
摘要
自动编码器通过深度无监督学习能够表达数据的语义特征，但由于其隐含层节点个数难以有效确定，所处理的数据进一步用于分类时常会导致分类准确度低、稳定性弱等问题。针对这些问题，提出了一种稀疏和标签约束的半监督自动编码器（SLRAE），以实现无监督学习与监督学习的有机结合，更准确地抽取样本的本质特征。稀疏约束项针对每个隐含节点的响应添加约束条件，从而在隐含神经元数量较多的情况下仍可发现数据中潜在的结构；同时引入标签约束项，以监督学习的方式比对实际标签与期望标签，针对性地调整网络参数，进一步提高分类准确率。为验证所提方法的有效性，实验中对多个数据集进行广泛测试，其结果表明，相对传统自动编码器（AE）、稀疏自动机（SAE）以及极限学习机（ELM），SLRAE所处理的数据应用于同一分类器，能明显提高分类准确率和稳定性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673193)
中央高校本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B,JUSRP51510)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150159)
中国博士后科学基金资助项目(2017M621625)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0147
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2613-2617
文章编号: 1001-3695(2019)09-012-2613-05
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
王慧玲, 宋威, 王晨妮. 稀疏和标签约束半监督自动编码器的分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2613-2617. (Wang Huiling, Song Wei, Wang Chenni. Semi-supervised auto-encoder using sparse and label regularizations for classification [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2613-2617. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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