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基于竞争学习的稀疏受限玻尔兹曼机机制

计算机应用 2018年第7期38卷 1872-1876页

作者：周立军刘凯吕海燕海军航空大学航空基础学院山东烟台264001

针对受限玻尔兹曼机(RBM)无监督训练存在特征同质化问题以及现有稀疏受限玻尔兹曼机(SRBM)难以自适应稀疏的缺陷,提出了一种基于竞争学习的RBM稀疏机制方法。首先设计基于神经元权值向量与输入向量间夹角余弦值的距离度量,评估两者相似... 详细信息

针对受限玻尔兹曼机(RBM)无监督训练存在特征同质化问题以及现有稀疏受限玻尔兹曼机(SRBM)难以自适应稀疏的缺陷,提出了一种基于竞争学习的RBM稀疏机制方法。首先设计基于神经元权值向量与输入向量间夹角余弦值的距离度量,评估两者相似度;然后在训练过程中对不同样本选择出基于距离度量的最优匹配隐单元;其次根据最优匹配隐单元激活状态计算对其他隐单元的稀疏惩罚度;最后执行参数更新并依据深度模型训练过程,将竞争稀疏应用于深度玻尔兹曼机(DBM)的构建中。通过手写数字识别实验证明,与误差平方和正则化因子相比,基于该稀疏机制的DBM分类准确率提高了0.74%,平均稀疏度提高了5.6%,且无需设置稀疏参数,因此,该稀疏机制可提高RBM等无监督训练模型的训练效率,并应用于深度模型的构建中。

关键词：受限玻尔兹曼机稀疏受限玻尔兹曼机竞争学习稀疏表示神经元

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基于受限玻尔兹曼机的脑功能连通性检测方法

计算机工程 2017年第1期43卷 231-236页

作者：陈艳阳曾卫明王倪传上海海事大学信息工程学院上海201306

为解决受限玻尔兹曼机(RBM)在功能磁共振成像(fMRI)脑功能连通性检测中遇到的体素数量过多和模型参数难以选择的问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和Bootstrap区间估计的受限玻尔兹曼机方法,选出fMRI数据中的部分体素,从而削减体素数量... 详细信息

为解决受限玻尔兹曼机(RBM)在功能磁共振成像(fMRI)脑功能连通性检测中遇到的体素数量过多和模型参数难以选择的问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和Bootstrap区间估计的受限玻尔兹曼机方法,选出fMRI数据中的部分体素,从而削减体素数量。以经体素削减处理后剩余体素的时间过程作为样本,采用改进的学习算法训练RBM,根据模型权重参数重建脑功能网络空间图谱。实验结果表明,在单被试fMRI脑功能联通性检测中,基于RBM的方法在空间域和时间域中的分析结果明显优于稀疏近似联合受限玻尔兹曼机方法。基于RBM的方法和Infomax ICA方法的空间域ROC曲线非常接近,但前者在时间域上的时间过程与实验刺激BLOCK的相关性更高。实验结果表明,基于RBM的方法能够有效地降低样本中的体素数量和模型参数选择的复杂度,提高RBM在fMRI数据分析中的性能。

关键词：功能磁共振成像功能连通性受限玻尔兹曼机主成分分析区间估计体素削减

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多主题受限玻尔兹曼机的长尾分布推荐研究

小型微型计算机系统 2018年第2期39卷 304-309页

作者：史明哲吴国栋张倩疏晴安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 东华大学旭日工商管理学院上海200051

随着电子商务的快速发展,网络销售已成为一个重要的商品销售方式,而在线商品销售的长尾效应,也成为电子商务研究中亟待解决的问题.由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法很难使用户关注长尾商品,影响了长尾商品的销售,如何提... 详细信息

随着电子商务的快速发展,网络销售已成为一个重要的商品销售方式,而在线商品销售的长尾效应,也成为电子商务研究中亟待解决的问题.由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法很难使用户关注长尾商品,影响了长尾商品的销售,如何提高对长尾商品的推荐显得十分重要.本文提出L_RRBM(Latent Dirichlet Allocation-Real Restricted Boltzmann Machines)算法,通过提取用户偏好及商品的主题,结合改进受限玻尔兹曼机对商品未知主题权重的预测,以解决对长尾商品的推荐问题.试验结果表明了本文推荐算法的有效性和可行性.

关键词：受限玻尔兹曼机长尾分布 LDA主题模型推荐系统

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基于受限玻尔兹曼机的协同推荐算法研究

基于受限玻尔兹曼机的协同推荐算法研究

作者：陈子翔深圳大学

学位级别：硕士

大数据时代和智能时代的快速发展促使推荐系统逐渐成为商业应用的“标准配置”,因其在提高商业利润和满足用户的个性化需求两方面的作用,推荐系统收获了来自研究界和工业界越来越多的关注。从不同的应用场景及其相关数据来划分,推荐系... 详细信息

大数据时代和智能时代的快速发展促使推荐系统逐渐成为商业应用的“标准配置”,因其在提高商业利润和满足用户的个性化需求两方面的作用,推荐系统收获了来自研究界和工业界越来越多的关注。从不同的应用场景及其相关数据来划分,推荐系统包含若干个重要问题,如传统的协同过滤问题、单类协同过滤问题、协同排序问题和异构单类协同过滤问题等。另一方面,受限玻尔兹曼机模型自提出以来,因其结构的灵活性,加上相关学习算法的成熟,已经在诸多领域的诸多任务中发挥作用,但其在推荐系统领域的应用和研究只限于有限的若干个问题,在其它问题上尚不充分。本文以受限玻尔兹曼机在推荐领域中的应用为核心,研究了推荐系统的若干重要问题:(1)基于受限玻尔兹曼机的混合单类协同过滤。针对单类协同过滤问题,探究受限玻尔兹曼机模型与其它经典模型的互补性,具体而言,我们设计、使用混合的方法来进一步提升受限玻尔兹曼机模型的推荐效果;(2)基于受限玻尔兹曼机的协同排序推荐算法研究。针对协同排序问题,探究在此问题上受限玻尔兹曼机模型的有效利用。以充分训练数据的蕴含的信息为突破口,提出几种看待数据的思路,设计相应的基于条件受限玻尔兹曼机模型的推荐算法;(3)基于条件受限玻尔兹曼机的异构单类协同过滤算法研究。针对异构单类协同过滤问题,基于条件受限玻尔兹曼机此单一模型提出建模算法,既关注推荐效果,也重点考虑算法的应用效率。在针对以上各问题的研究中,我们开展了大量实验来验证所使用或提出的算法的有效性,在此实证基础上,得出诸多有益结论。

关键词：推荐系统受限玻尔兹曼机协同过滤协同排序集成学习

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基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断

计算机工程与应用 2017年第23期53卷 153-158页

作者：闫晓斐强彦原杰太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024 山西省人民医院太原030012

针对传统计算机辅助诊断中肺结节的特征提取方法依靠人工设计、操作复杂、识别率低等问题,提出了一种基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断方法。首先采用多层无监督卷积受限玻尔兹曼机自动对肺结节图像进行特征学习,然后利用分类... 详细信息

针对传统计算机辅助诊断中肺结节的特征提取方法依靠人工设计、操作复杂、识别率低等问题,提出了一种基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断方法。首先采用多层无监督卷积受限玻尔兹曼机自动对肺结节图像进行特征学习,然后利用分类受限玻尔兹曼机对获得的特征进行良恶性分类。为避免分类受限玻尔兹曼机在训练中出现的特征同质化问题,引入了交叉熵稀疏惩罚对其进行优化。实验结果表明,该方法有效避免了手动特征提取的复杂性,在肺结节良恶性分类的准确率、敏感性、特异性、ROC曲线下面积值上均优于传统诊断方法。

关键词：受限玻尔兹曼机肺结节良恶性诊断计算机辅助诊断

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一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法

哈尔滨理工大学学报 2019年第5期24卷 116-121页

作者：张春祥李海瑞高雪瑶哈尔滨理工大学软件与微电子学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

针对汉语一词多义现象,根据上下文所蕴含的语言学知识,采用受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)来确定歧义词汇的真实含义。选取歧义词汇左右邻接的四个词单元中的词形、词性和语义类作为消歧特征。同时,使用RBM来构建词... 详细信息

针对汉语一词多义现象,根据上下文所蕴含的语言学知识,采用受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)来确定歧义词汇的真实含义。选取歧义词汇左右邻接的四个词单元中的词形、词性和语义类作为消歧特征。同时,使用RBM来构建词义消歧模型。结合SemEval-2007:Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学的语义标注语料来优化RBM的参数。利用SemEval-2007:Task#5的测试语料对词义消歧模型进行测试。实验结果表明:相对于贝叶斯词义消歧分类器而言,受限玻尔兹曼机词义消歧方法的消歧准确率有所提高。

关键词：受限玻尔兹曼机消歧特征词义消歧训练语料

自编码器和受限玻尔兹曼机混合模型下的DDoS攻击检测研究

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自编码器和受限玻尔兹曼机混合模型下的DDoS攻击检测研究

作者：魏松华中师范大学

学位级别：硕士

随着云计算技术和互联网技术的不断发展与完善,网络安全已经逐渐的上升为人们所要关注的焦点问题。在目前信息化时代的快速更替中,网络攻击的方法已经多种多样,其本身攻击规模大、变化快、复杂性强以及种类多的问题急剧上升。分布式拒... 详细信息

随着云计算技术和互联网技术的不断发展与完善,网络安全已经逐渐的上升为人们所要关注的焦点问题。在目前信息化时代的快速更替中,网络攻击的方法已经多种多样,其本身攻击规模大、变化快、复杂性强以及种类多的问题急剧上升。分布式拒绝服务(DDoS)攻击就是要让合法的使用者不能正常的去访问所想要的目标资源。那么在这样迅猛发展的信息时代的大背景下,怎么才能有效地防止这样的DDoS攻击和如何解决云计算里面与安全有关的问题就变成了人们想要解决的难点和挑战点。针对以上问题,本文提出了自编码器和受限玻尔兹曼机混合模型下的DDoS攻击检测研究。首先,在大量的网络流量数据中提取主要的网络特征,然后对数据进行处理,为后面的设计模块提供很好的数据来源。其次,对数据预处理完成后进行主要特征选择,针对不同数据集特征选择不同。然后,根据不同维数的数据集选择维度较高、准确率较高的自动编码器层模型,在每两层之间通过设置受限玻尔兹曼机(RBM)来进行组合搭配。通过自动编码器(Autoencoders)的编码层来达到降维的效果,每两层设置受限玻尔兹曼机可以很好地对模型进行调整。选择RBM的优点在于其本身是一种基于能量函数的模型,得到能量函数之后可以利用该能量函数在进行引入一系列相关的概率分布模型。最后,在现有模型的基础上进行参数的修改,使得数据集较好的达到所要得到的输出。最后,通过模型和实验对文中的方法进行功能的测试和性能上的测试之后,验证了系统的可行性和可信性。通过实验结果表明了本文方法通过不同数据集的特征上的选取以及处理,极大程度上减少了学习上的时间,同时也增加了准确率。通过比对现有数据集的各项数据值之后得出模型的实用性。所以基于自编码器和受限玻尔兹曼机混合模型下的DDoS攻击检测研究还是很好的提高了 DDoS攻击检测的预测精度,相比于传统的入侵检测方法具有了很好的适用性和高精度等优势。

关键词：云计算分布式拒绝服务攻击自动编码器受限玻尔兹曼机

基于受限玻尔兹曼机的医疗建筑施工轴承故障定位技术研究

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自动化技术与应用 2022年第5期41卷 14-17页

作者：罗鸿宇四川大学华西医院四川成都610041

医疗建筑施工轴承出现故障,会影响设备正常运行,导致施工速度降低,为此提出基于受限玻尔兹曼机的医疗建筑施工轴承故障定位技术,利用受限玻尔兹曼机中隐含层单元以及可视单元,计算轴承的观察数据和观测轴承变量之间依赖的特性,确认轴承... 详细信息

医疗建筑施工轴承出现故障,会影响设备正常运行,导致施工速度降低,为此提出基于受限玻尔兹曼机的医疗建筑施工轴承故障定位技术,利用受限玻尔兹曼机中隐含层单元以及可视单元,计算轴承的观察数据和观测轴承变量之间依赖的特性,确认轴承是否出现故障,再计算滚道和滚动体的局部缺陷位置,得出整体故障的频率,同时分别计算外圈、内圈以及滚动体故障的特征频率,最后采用自相关的函数区分故障信号种类,完成故障区域精准定位。实验结果表明,所提方法定位精度高、计算量小,不会随着定位数据增加导致定位精度降低。

关键词：受限玻尔兹曼机高斯白噪声故障定位故障识别

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基于受限玻尔兹曼机的分布式主题特征提取

计算机工程与应用 2017年第23期53卷 108-112页

作者：江雨燕桂伟安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243002

随着大数据时代的来临,如何有效从海量的文本数据中挖掘和分析主题特征已成为学者们的研究重点。隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)作为经典的概率主题模型,因其自身优越的文本分析能力被广泛应用。然而,该模型大多以... 详细信息

随着大数据时代的来临,如何有效从海量的文本数据中挖掘和分析主题特征已成为学者们的研究重点。隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)作为经典的概率主题模型,因其自身优越的文本分析能力被广泛应用。然而,该模型大多以包含隐含主题变量的有向图的形式存在,实现文档的表达具有局限性。而分布式表示方法定义文档的语义分布在多个主题中并由多主题特征相乘得到;且由于传统的无监督特征提取模型无法有效处理含类别标记的文档数据,故在研究受限玻尔兹曼机(Restricted Bolzmann Machine,RBM)的基础上,结合文本主题的分布式特性,提出了基于RBM的分布式主题特征提取模型NRBM,其自身作为典型的半监督模型能够有效利用文档中的多标记信息。最终与标准LDA主题模型的对比实验证明了NRBM模型的优越性。

关键词：文本数据概率主题模型隐含狄利克雷分配受限玻尔兹曼机