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
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
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