[发明专利]一种基于神经集群的无监督学习方法在审
| 申请号： | 201911416730.9 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111144583A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 黄文涛;葛建军;袁森 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 11226 | 代理人： | 李明;赵吉阳 |
| 地址： | 100086 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经集群的无监督学习方法，利用互信息的渐近公式，发展出基于互信息最大化原理的神经集群网络模型与学习理论应用于无监督表征学习，发展新型的基于互信息最大化的无监督学习目标函数，并提出高效鲁棒求解优化目标函数的方法，解决目前图像处理等领域无监督表征学习中难于训练、收敛速度慢等诸多问题，可极大提高图像处理等领域无监督表征学习的性能、效率及鲁棒性。该方法不仅能处理信号表示中的完备基和欠完备基的情况，而且还能处理超完备基的情况，这是目前其它方法难以做到的。该方法在不明显增加计算复杂度的前提下能够显著提高图像识别等领域的学习训练效率和性能，具有较为重要的研究意义和广泛的工程实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 集群 监督 学习方法 | ||
【主权项】：
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