基于自编码组合特征提取的分类方法研究

作者：谷丛丛; 王艳; 严大虎; 纪志成

来源：系统仿真学报, 2018, 30(11): 4132-4140.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.201811011

• 栈式降噪自动编码器
• 栈式分类降噪自动编码器
• 类别信息
• 组合特征

针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class Denoising Autoencoder, SCDAE)来获取类别信息,并使用自编码组合特征提取方法提取组合特征用于分类。该方法构建栈式降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)和SCDAE;微调SDAE和SCDAE形成组合模型(Combined Model, CM);使用CM提取包含输入数据主要信息和类别信息的组合特征进行分类。选取MNIST和USPS手写体识别库进行测试,实验结果表明,该方法可以有效提取特征,提高识别准确率。

• 单位
  江南大学