本发明公开了一种基于叠加卷积稀疏自编码机的表示学习方法，其特包括以下步骤：1）设计和实现包括白化的重构独立成分分析算法，并将图像数据集作为输入，迭代优化学习其输出的重构矩阵，得到训练完成的稀疏自编码模型；2）构建半监督叠加稀疏自编码机模型对特征表示做训练；3）构建卷积模型从数据中提取块特征，应用卷积和池化操作生成卷积特征表示；4）将卷积稀疏自编码机进行叠加，对卷积特征表示进行进一步优化；5）用逻辑回归模型在图像数据集上训练分类器，并得到分类结果。本发明结合自编码机模型和卷积池化结构的特点，并利用大规模数据集中的少部分有标签数据，达到优化特征表示向量，提高图像数据集分类准确度。
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“基于叠加卷积稀疏自编码机的表示学习方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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