知识堆叠降噪自编码器OA北大核心
Knowledge-based Stacked Denoising Autoencoder
深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域.但是,深度神经网络存在不可解释这一致命缺陷,即"黑箱问题",这使得深度学习在各个领域的应用仍然存在巨大的障碍.本文提出了一种新的深度神经网络模型——知识堆叠降噪自编码器(Knowledge-based stacked denoising autoencoder,KBSDAE).尝试以一种逻辑语言的方式有效解释网络结构及内在运作机理,同时确保逻辑规则可以…查看全部>>
刘国梁;余建波
同济大学机械与能源工程学院 上海201804同济大学机械与能源工程学院 上海201804
深度学习堆叠降噪自编码器知识发现符号规则分类规则
《自动化学报》 2022 (3)
基于机器视觉的晶圆表面缺陷量化探测与辨识研究
774-786,13
国家自然科学基金(71771173)资助
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