利用同伦正则化方法建立新的深度学习的稀疏自编码模型

摘要

大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,而深度学习推动了"大数据+深度模型"时代的来临。本文是基于深度学习的稀疏自编码模型,把数理方程反问题中的新思想——同伦正则化的思想应用到该种模型中,将正则化参数的取值范围由无限区间（0,∞）改进为有限区间（0,1）,建立了一种新的深度学习的稀疏自编码模型。该模型与原模型相比较,实验设计简单,模型的正则化参数更加容易优化。