秦利娟
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：河南师范大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于分组划分的形态学异联想记忆研究被引量：2
- 2012年
- 在输入模式无噪声的情况下,形态学异联想记忆不能够保证完全回忆记忆,针对这个瑕疵,提出了一种新的思路和方法——分组划分.该方法将原有输入模式对进行分组,逐一对分组后的模式对集合进行形态学操作计算,由局部到整体,进而实现形态学异联想记忆的完全回忆记忆.
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- 关键词：形态学联想记忆异联想
- 基于深度学习反向传播的稀疏数据特征提取被引量：4
- 2022年
- 针对如何有效利用互联网数据中蕴藏的大量文本数据信息,提出了基于深度学习反向传播的稀疏数据特征提取方法。首先将稀疏数据体系分别建立在Web和分散式社会网络上,在初始链路模型下可以得出稀疏数据的拓扑模型,通过对相空间的重构提高稀疏数据特征提取的能力,并采用数据的时隙分配模式,对稀疏数据的属性混合值进行迭代处理。然后通过有/无标签数据完成对深度学习和Softmax回归模型的训练,在训练中采用最小化代价函数对模型的参数进行修正,结合深度学习算法提取稀疏数据的特征量,求出稀疏数据中时隙分配的信任值。最后通过反向传播算法将学习网络中的残差传输到输入层中,根据误差减小最快的方向对加权系数进行调整,直到获取最佳的加权系数为止。实验结果表明,算法与梯度下降算法相比具有更高的准确率,并且针对不同的数据集误差率都很小,明显提高了数据的分类提取能力。
- 秦利娟秦利娟
- 关键词：稀疏数据
- 形态学联想记忆在内隐学习中的应用被引量：2
- 2013年
- 内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内隐学习的模拟,而且可以克服传统人工神经网络在模拟内隐学习时的各种缺陷,实验表明了该方法的有效性.
- 冯乃勤秦利娟王鲜芳田勇祝小静
- 关键词：内隐学习
