%0 Journal Article
%T 标签约束的半监督栈式自编码器分类算法
%A 宋威
%A 张雨轩
%A 李炜
%A 王晨妮
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 栈式自编码器通过逐层无监督学习能够表达数据的语义特征,但面对具体领域问题时其特征训练缺乏针对性,所处理的数据用于分类领域时易导致分类准确度低,稳定性差等问题.针对这些问题,提出了一种标签约束的半监督栈式自编码器(LSSAE),结合无监督学习与监督学习的优势,在有效抽取样本内在特征的同时保证特征训练目标化.引入的标签约束项,以监督学习的方式逐层比对实际标签与期望标签,针对性地调整网络参数,进一步提高分类准确率.为验证所提方法的有效性,实验中对多个数据集进行广泛测试,其结果表明,相对自编码器(AE),稀疏自编码器(SAE),以及深度信念网络(DBN)等,LSSAE明显提高分类准确率和稳定性
%K 栈式自编码器
%K 分类
%K 半监督学习
%K 标签约束
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4860.shtml