[发明专利]基于DA-RBM分类器模型的手写数据识别方法有效
| 申请号： | 201810595182.X | 申请日： | 2018-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN109034186B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 赵子恒;赵煜辉;刘赣;单鹏 | 申请（专利权）人： | 东北大学秦皇岛分校 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人： | 刘美莲;郭防 |
| 地址： | 066004 河北省秦皇岛市经*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种建立DA‑RBM分类器模型的方法，所述方法包括如下步骤：获取源域数据X |
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| 搜索关键词： | 基于 da rbm 分类 模型 手写 数据 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种建立DA‑RBM分类器模型的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S110、获取源域数据Xs、与源域数据Xs对应的标签Ys、目标域数据XT以及标签YT；S120、初始化RBM模型参数，将数据Xs、XT输入到RBM网络中，求出一阶特征；S130、将所述一阶特征作为下一阶网络的输入，进行RBM训练；S140、将RBM的隐层输出Hs、HT输入到softmax回归层进行分类；S150、在RBM隐层输出上使用MMD进行源域数据和目标域数据分布的约束；S160、在RBM模型的顶层分类层中使用MMD进行预测结果的约束；S170、构建模型的总代价函数J(θ)，通过优化所述总代价函数来优化分类器模型的参数。
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