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《华南理工大学》 2015年
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神经网络降维算法研究与应用

陈彦至  
【摘要】:维数灾难(curse of dimensionality)是机器学习面临的巨大挑战之一。随着大数据时代的来临,迫切需要一种更为强大的降维算法去处理日趋复杂的高维数据。神经网络降维是一种强大的非线性降维方法,神经网络降维包括其衍生的稀疏自编码器以及深度神经网络算法在面对复杂问题时展现出了巨大的优势与潜力,已经吸引了大量研究者的关注。本文首先对神经网络降维的发展历史,基础理论、相关知识进行研究,自底向上地研究了其理论与工作原理,分析了神经网络降维与其他技术之间的关系,并将神经网络降维与其他降维算法进行对比,最后介绍了国内外神经网络降维一系列前沿技术。这些内容对神经网络降维的研究者而言具有一定参考意义。本文将神经网络降维算法进行改进,并在两个领域内进行了应用:在信息检索领域,本文基于神经网络降维算法提出了一个两步式最近邻搜索策略。本文根据分治思想提出了局部流形编码的概念,使用多个哈希函数替代原来单一的哈希函数;在此基础上,通过学习多层次化特征实现了快速精确的最近邻搜索。在虹膜识别领域,本文基于神经网络降维实现了一个快速虹膜识别框架。通过分析虹膜PCET高维数据的特性,使用改进的深度神经网络——判别参数化t-sne算法对高维PCET数据降维,解决了虹膜PCET数据维度过高,匹配缓慢的问题;实验表明,本文提出的算法在保持良好准确率的同时大大降低数据的维度,具有较好的应用价值和参考意义。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41;TP18

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