深度学习在预后评估中的应用研究

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4、Ｓｕｂｍｉｔｅｄｔ；ｏＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆｙＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｇｙｇ（ＭａｉｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇｉｎＰｒｏｇｎｏｓｉｓＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＺｈｅｎＱｉｍｉｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｔＺｅｎＡｎｐｇＭａｙ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄ

5、ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要摘要Ｌ一ＤｅｅｅａｒｎｉｎＤＬ包含多个隐藏层深度学习，是，（ｐｇ，）种模拟人脑机制将数据从底层映射到高层进行特征提取的一个学习过程。由于其在复杂函数表示和复杂数据分类上具有较好的效果和效率，已成功地应用于语言识别、图像识别等领域。深。度学习的学习方法分为有监督和无监督学习其中，卷积神经网络属于有

6、监督学习模型；深度置信网络属于无监督学习模型，它是深度学习中的最经典的学习模型，本文主要针对深度置信网络进行深入研巧。一传统的深度置信网络利用重构误差作为网络评价指标。虽然重构误差能在定。（ＭＩＣ程度上反应网络对训练样本的拟合度，但并不可靠最大信息系数）能用来，，不易，因此可利用Ｍ确定两个属性间的相关度并较稳健受异常值的影响ＩＣ作为一一网络评价指标。于是，本文提出ＭＩＣ的深度置Ｃ种基于信网络方法，方面用ＭＩ一对数据进行降维预处理，保留相关度较大的属性，提高数据与网络的拟合度

7、；另方面将ＭＩＣ作为网络评价标准，改进重构误差的不可靠性。在手写识别数据集ＭＮＩＳＴ和ＵＳＰＳ上进行仿真实验，实验结果表明基于ＭＩＣ的深度置信网络能有效降低网络分类误差。，，如学习率，研究中还发现深度置信网络中的网络参数，较难设定当值过大时，收敛速度较快但易造成网络不稳定，当值偏小时，虽可避免网络的不稳定性，一但收敛速度较慢。因此，在网络的学习过程中，找到个适当的学习率是非常重要的，。传统方法往往是根据经验或者多次学习获得网络参数遗传算法可Ｗ通过其自一身全局最优解的特性，寻找网

8、络最佳参数。因次，本文提出了种基于遗传算法的一深度置信网络参数自寻优方法，方面通过遗传算法中选择交叉变异等算子多步迭一代找到最佳学习率，提高网络学习速率及网络的精度：另方面保留能量值最小情况下的网络参数，初始化网络，提高网络与训练样本的拟合度。在手写识别数据集ＭＮＩＳＴ和ＵＳＰＳ上进行仿真实验，实验结果表明了基于遗传算法的深度置信网络收敛速率较快且精度高。ＩＣＵ预后评估对于缓解医疗资源的紧缺，Ｗ及在合理