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近年來(lái)深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN得到了廣泛的應(yīng)用，但在現(xiàn)有文獻(xiàn)中很少有關(guān)于如何動(dòng)態(tài)確定其結(jié)構(gòu)的詳細(xì)研究。提出了一種使用動(dòng)態(tài)增減枝算法的DBN模型（DDBN），可以有效地優(yōu)化DBN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。DDBN可以使用動(dòng)態(tài)増減枝算法而不是人工實(shí)驗(yàn)來(lái)自動(dòng)確定其結(jié)構(gòu)。首先，在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)改變隱藏層層數(shù)和隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量，自動(dòng)構(gòu)建DDBN的結(jié)構(gòu)，這是通過(guò)動(dòng)態(tài)増減枝算法實(shí)現(xiàn)的。該算法依賴于隱藏層神經(jīng)元的權(quán)重距離（wD）和激活概率的標(biāo)準(zhǔn)差以及整饣網(wǎng)絡(luò)的能量函欻。其次，DDBN能夠在動(dòng)態(tài)過(guò)程中調(diào)整權(quán)重有助于提高網(wǎng)絡(luò)性能。最后，為了驗(yàn)證DDBN的有效性，將DDBN在MNST、USPS和 CIFAR-10三個(gè)基準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DDBN比現(xiàn)有的一些DBN結(jié)構(gòu)調(diào)整方法具有更好的性能。
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