Att lära sig glesa funktioner representationer är ett användbart instrument för att lösa ett oövervakat inlärningsproblem. I detta papper, presenterar vi tre märkta handskrivna siffror dataset, kollektivt kallas n-MNIST genom att lägga till buller till MNIST dataset, och tre märkta dataset bildas genom att lägga till buller till offline Bangla numeral databas. Sedan föreslår vi en roman Detta är en utökad version av tidningen publicerad i ESANN 2015, [1]. 123 856 S. Basu m.fl. Ramverk för klassificering av handskrivna siffror som lär sig glesa representationer med hjälp av probabilistiska quadtrees och Deep Trof Nets. På MNIST, n-MNIST och bullriga Bangla dataset visar vårt ramverk lovande resultat och överträffar traditionella Deep Trof Networks. Nyckelord Djup neurala nätverk · Handskriven sifferklassificering · Probabilistiska quadtrees · Djup tro nätverk · Sparse funktion representation Djupt lärande har vunnit popularitet under det senaste årtiondet på grund av dess förmåga att lära sig data representationer på ett oövervakat sätt och generalisera till osynliga dataprover med hjälp av hierarkiska representationer. En av de populära oövervakade Deep learning modellerna är Deep Trofi Network [2]. I [3], Deep Trof Networks har använts för att modellera akustiska signaler och har visat sig överträffa traditionella metoder med Gaussian Blandning Modeller för automatisk Taligenkänning (ASR). En girig lagervis förträning med Restrikted Boltzmann Machine (RBM) används för att träna Deep Belief Network. En sparsam funktion inlärningsalgoritm för Deep Trof Networks föreslogs i [4]. Deras arbete var dock inriktat på att maximera informationsinnehållet i de inlärda representationerna. Begränsade Boltzmann maskiner, å andra sidan, tränas genom att minimera en kontrasterande term i förlustfunktionen. Deep Trof Networks har också använts för att analysera satellitbilder [5] samt texturdataset [6]. De viktigaste bidragen i vårt arbete är tvåfaldiga -(1) Vi presenterar först tre märkta handskrivna siffror dataset, kollektivt kallade n-MNIST, och tre märkta Bangla siffror dataset, skapade genom att lägga till vit gaussian buller, rörelse oskärpa och minskad kontrast till den ursprungliga MNIST dataset[7] och offline handskrivna Bangla siffror dataset [8]. (2) Därefter presenterar vi en ram för klassificeringen av handskrivna siffror som a) lär sig probabilistiska quadtrees från datasetet, b) utför en fördjupad första sökning på quadtrees för att skapa glesa representationer i form av linjära vektorer, och c) matar linjära vektorer till ett Deep Belief Network för klassificering. På MNIST, n-MNIST och bullriga Bangla dataset visar vårt ramverk lovande resultat och överträffar traditionella Deep Trof Networks. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
För handskriven sifferigenkänning, Basu et al. REF presenterar n-MNIST-databasen, som är en ändring av referensdatauppsättningen MNIST.
Learning Sparse Feature Representations Using Probabilistic Quadtrees and Deep Belief Nets
{'venue': 'Neural Processing Letters', 'journal': 'Neural Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}