稀疏邊緣降噪自動編碼器的方法
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為了提高自動編碼器算法的學習精度，更進一步降低分類任務的分類錯誤率，提出一種組合稀疏自動編碼器（SAE）和邊緣降噪自動編碼器（mDAE）從而形成稀疏邊緣降噪自動編碼器（SmDAE）的方法，將稀疏自動編碼器和邊緣降噪自動編碼器的限制條件加載到一個自動編碼器（AE）之上，使得這個自動編碼器同時具有稀疏自動編碼器的稀疏性約束條件和邊緣降噪自動編碼器的邊緣降噪約束條件，提高自動編碼器算法的學習能力。實驗表明，稀疏邊緣降噪自動編碼器在多個分類任務上的學習精度都高于稀疏自動編碼器和邊緣降噪自動編碼器的分類效果；與卷積神經網絡（CNN）的對比實驗也表明融入了邊緣降噪限制條件，而且更加魯棒的SmDAE模型的分類精度比CNN還要好。
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