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受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种随机网络、概率图模型,它是一种比较有效的的无监督学习模型.针对RBM梯度近似的一种计算方法对动量加速不敏感,以及识别效果不理想等问题,本文提出一种基于修正动量的RBM算法.该算法结合RBM梯度近似方法,通过修改隐单元偏置参数的更新方式,避免RBM模型中隐单元取值采用概率值时导致模型识别效果不理想、动量加速有限等问题.同时,在RBM预训练阶段采用快速上升的动量方式,以加速网络收敛;在微调阶段引入缓慢下降的动量项,以避免陷入局部最优点并提高识别效果.本文算法通过在MNIST手写数字体,Extended Yale B和CMU-PIE人脸数据库上的数值实验结果表明,提出的算法能够有效地提高计算效率和提高网络泛化能力.该算法不仅对RBM的应用领域扩展具有十分积极的实际意义,且为深度学习的应用方法提供一种新的研究思路和借鉴. 相似文献
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目的众创空间是一个以创新创业为中心的生态系统,影响其运行效率的影响因素必然相互联系、共同演化,因此本研究将在组态的思维下研究影响众创空间运行的最佳组态。方法通过将杭州27家众创空间作为案例,运用模糊集定性比较分析技术(fsQCA),进行必要性分析和组态分析。结果服务能力和管理能力是众创空间运行良好的必要条件,并得到了两种利于运行效率的提高组态。结论服务能力和管理能力的提升对众创空间的发展至关重要;适合众创空间发展良好的类型有综合能力型和专业导向型。 相似文献
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刘智慧 《长春理工大学学报(自然科学版)》2011,(9):53-54
词汇是语言的三大要素之一,也是语言中最敏感、最富于变化的部分。英汉网络新词的构词方式类似,主要通过合成、缩略、转移和生造法构成新词。 相似文献
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受采集技术、现场环境及经济成本等因素的影响,地震勘探中采集的原始数据往往存在缺炮或缺道等现象,这种数据的不完整性对后续数据处理和成像会造成不良影响,故必须重建此类缺失数据。为此,提出基于迭代最小化稀疏学习(Sparse Learning via Iterative Minimization,SLIM)的方法,主要利用三维地震数据频率切片的二维谐波结构特性,对三维随机缺失地震数据进行重建。即先对三维地震数据沿时间轴方向做傅里叶变换,再利用循环最小化算法(Cyclic Minimization,CM)对频率切片的二维谐波谱进行迭代求解,最后对谱估计做傅里叶逆变换而重构缺失数据。此外,采用共轭梯度最小二乘法实现数据重建过程中的求逆运算,以缩短数据重建时间。试验结果表明:所采用的基于频率切片的SLIM方法对合成和实际三维地震数据均取得了较好的重建效果;该方法的重建性能优于基于频率切片的Hankel矩阵降秩的多道奇异谱分析方法(Multi-channel Singular Spectrum Analysis,MSSA)。 相似文献
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近年来,随着科学技术的进步和社会经济的发展,人民收入日益提升,生活水平也得到了大幅度提高。在这种社会发展基础上,人们对建筑结构也提出了新的要求。剪力墙作为建筑工程中最为常见的一种结构体系,是整个工程领域中备受关注的一个环节。本文就小高层建筑结构中,剪力墙结构设计要点入手分析,旨在为日后工程施工技术提供参考、借鉴。 相似文献