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傳統的深度置信網絡（DBN）采用隨機初始化受限玻爾茲曼機（RBM）的權值和偏置的方法初始化網絡。雖然這在一定程度上克服了由BP算法帶來的易陷入局部最優和訓練時間長的問題，但隨機初始化仍然會導致網絡重構和原始輸入的較大差別，這使得網絡無論在準確率還是學習效率上都無法得到進一步提升。針對以上問題，提出一種基于稀疏降噪自編碼器（ SDAE）的深度網絡模型，其核心是稀疏降噪自編碼器對數據的特征提取。首先，訓練稀疏降噪自編碼；然后，用訓練后得到的權值和偏置來初始化深度置信網絡；最后，訓練深度置信網絡。在Poker Hand紙牌游戲數據集和MNIST、USPS手寫數據集上測試模型性能，在Poker Hand數據集下，方法的誤差率比傳統的深度置信網絡降低46. 4%，準確率和召回率依次提升15. 56%和14. 12%。實驗結果表明，所提方法能有效地改善模型性能。
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