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传统的深度置信网络（DBN）采用随机初始化受限玻尔兹曼机（RBM）的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题，但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别，这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题，提出一种基于稀疏降噪自编码器（ SDAE）的深度网络模型，其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先，训练稀疏降噪自编码；然后，用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络；最后，训练深度置信网络。在Poker Hand纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能，在Poker Hand数据集下，方法的误差率比传统的深度置信网络降低46. 4%，准确率和召回率依次提升15. 56%和14. 12%。实验结果表明，所提方法能有效地改善模型性能。
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