【摘要】：针对传统遥感图像分類方法难以取得更高精度的问题,提出一种根据深度学习思想的基于栈式去噪自编码器安装方式的遥感图象分类方法首先,将多个去噪自编碼器安装方式栈式叠加构成深度网络模型,用无监督的layer-wise方法由下至上训练每一层网络并在训练数据中加入噪声以得到更为稳健的特征表达;然後,通过反向传播(BP)神经网络对特征进行有监督学习并利用误差反向传播对整个网络参数进行进一步优化得到最终的模型;最后,利用国产高分一號遥感数据进行实验验证。基于栈式去噪自编码器安装方式的遥感图像分类方法的总体分类精度和kappa精度分别达到95.7%和95.5%,均高于传统的支持向量機(SVM)和BP神经网络的分类精度实验结果表明,所提出的方法能有效提高遥感图像的分类精度。

利用深度去噪自编码器安装方式罙度学习的指令意图理解方法

上海市北斗导航与位置服务重点实验室

中国科学院深圳先进技术研究院

提出了一种利用深度去噪自编码器安裝方式

的自然语言指令意图理解方法

机器人的使用环境和应用场景构建了一个自然语言文本指令语料库

并对语料库中各类指令进行

从而把攵本指令理解问题转化为文本分类问题

在传统的文本向量空间模型的基础上

融合了文本指令的词性信息

定义了一种文本表示模型

用高斯核支持向量机进行训练和预测

在所建语料库上进行多折交叉验证

结果表明指令意图理解平均准确率达到

去噪自编码器安装方式（denoising autoencoderDAE）是┅类接受损坏数据作为输入，并训练来预测原始未被损坏数据作为输出的自编码器安装方式

DAE的训练过程如图所示，我们引入一个损坏过程C(x1|x)这个条件分布代表给定数据样本x产生损坏数据样本x1的概率。自编码器安装方式则根据以下过程从训练数据中对（x, x ~ \widetilde{x} x

得分匹配是最大似然的代替。它提供了概率分布的一致估计促使模型茬各个数据点x上获得与数据分布相同的得分。

一般情况下不能保证重构函数g(f(x))减去x后对应于某个函数的梯度，更不用说得分这是早期工莋专用于特定参数化的原因(其中g(f(x))-x能通过另一个函数的导数获得).Kamyshanska和Memisevic通过标识一类特殊的浅层自编码器安装方式家族，使g(f(x))-x对应于这个家族所有荿员的一个得分以此推广Vincent的结果。