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基于改进图正则项的自编码器特征学习算法

Feature learning method based on improved graph regularized auto-encoder
吴文彬
周伟
唐东明
西南民族大学 计算机科学与工程学院, 成都 610041

摘要

传统的图正则化方法使用欧氏距离度量样本空间的相似度,并不能准确考察复杂数据集的邻域信息,容易导致模型在复杂形状数据和非凸数据集中的泛化性能下降。提出一种改进的图正则算法,使用等距特征映射保留样本空间的邻域信息,帮助模型进行流形学习,同时结合使用KL约束进一步使得数据表示的外部结构变得光滑,从而捕获到更稀疏和高级的特征表示。在MNIST和YaleB等数据集上的实验结果表明,相比于流行的几种特征提取算法,该算法能够提取到更有意义和稳健的特征。在分类任务和聚类任务上具有优势,同时具有更好的抗干扰性能。

基金项目

四川省科技计划资助项目(2019YFG0207)
西南民族大学2021年研究生“创新型科研项目”(CX2021SZ51)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0223
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 485-490
文章编号: 1001-3695(2022)02-027-0485-06

发布历史

[2021-10-08] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版

引用本文

吴文彬, 周伟, 唐东明. 基于改进图正则项的自编码器特征学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 485-490. (Wu Wenbin, Zhou Wei, Tang Dongming. Feature learning method based on improved graph regularized auto-encoder [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 485-490. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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