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一種基于自適應(yīng)Dropout非負(fù)矩陣分解的特征學(xué)習(xí)模型的制作方法

文檔序號(hào):12469223閱讀:來(lái)源:國(guó)知局
技術(shù)總結(jié)
一種基于自適應(yīng)Dropout非負(fù)矩陣分解的特征學(xué)習(xí)模型。本發(fā)明基于對(duì)NMF中隱藏特征之間關(guān)系的分析,提出一種基于自適應(yīng)Dropout非負(fù)矩陣分解的特征學(xué)習(xí)模型(Adaptive?Dropout?Non?negative?Matrix?Factorization),能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)隱藏特征之間的相異度,并將其轉(zhuǎn)化為隱藏特征的數(shù)據(jù)表示能力。然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)造概率函數(shù),并對(duì)隱藏特征進(jìn)行Dropout,從而降低隱藏特征在優(yōu)化過(guò)程中的相互影響,提高隱藏特征的語(yǔ)義獨(dú)立性。本發(fā)明具有良好的可解釋性和泛化性,能夠在文本和圖像數(shù)據(jù)上取得明顯的性能提升,并能夠應(yīng)用到已有的基于NMF的算法中。此外,本發(fā)明還具有良好的可并行性,可以部署到并行平臺(tái)上運(yùn)行,用來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員:劉杰;何志成;劉才華;王嫄
受保護(hù)的技術(shù)使用者:南開(kāi)大學(xué)
文檔號(hào)碼:201611159985
技術(shù)研發(fā)日:2016.12.15
技術(shù)公布日:2017.05.31

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