基于自编码特征提取及弹性学习的手写数字识别.pdf

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1、2014年5月15日现代电子技术Mav2014第37卷第10期ModernElectronicsTechniqueVol_37No．10基于自编码特征提取及弹性学习的手写数字识别姜芳芳，何明一，王欣欣(西北工业大学电子信息学院，陕西西安710129)摘要：针对自编码算法提取输入特征能更好地发现样本问的相关性的优点，以自编码算法提取待识别样本特征作为多层前向网络的输入，以弹性BP算法训练网络，并用MNIST手写数字数据库样本测试。从正确率、拒识率、错误率和可靠率4项性能指标方面与逐像素方法进行了综合对比测试。研究表明，采用

2、自编码特征提取、多层前向神经网络作为分类器以及弹性BP算法进行训练的手写数字识别，具有更快的收敛速度和更高的识别可靠率。关键词：多层前向神经网络；自编码算法；弹性BP算法；MNIST数据库中图分类号：TN911-34；TP183文献标识码：A文章编号：1004373X(2014)10—0031-04HNRbasedonautoencoderfeatureextractionandresilientbackpropagationJIANGFang—fang，HEMing—yi，WANGXin—xin(SchoolofEle

3、ctronicsandInformation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xian710129，China)Abstract：Astheautoencoderalgorithmforinputfeatureextractionisbetterindiscoveringthecorrelationbetweensam—pies，annewapproachisproposedforhandwritingnumberrecognition(HNR)，inwhichtheautoenc

4、oderalgorithmistakentoextractthefeatureunderrecognitionastheinputofmuhilayerfeedforwardnetwork，resilientbackpropagation(BP)algorithmisemploredtotraintheclassifer，andsomesapleschosenfromMNISThandwritingdigitsdatabaseareusedtotesttheperformanceofthisnewapproach．Aco

5、mprehensivecomparisonsbetweenthisnewapproachandthepixel—by—pixelmethodiscoductedincor—rectrate，rejectionrate，errorrateandreliabilityrate．Thisstudyresultsshowthattheproposednewapproach(theautoencoderfeatureextraction，muhilayerfeedforwardneuralnetworkclassifierandr

6、esilientbackpropagationtrainingalgorithmareusedto—gether)hasfastertrainingspeedandhigherrecognitionreliability．Keywords：muhilayerfeedforwardneuralnetwork；autoencoderalgorithm；resilientbackpropagationalgorithm；MNISTda—tabase手写数字识别(HandwritingNumberRecognition，用自编码

7、算法提取待分类样本的特征作为多层前向网HNR)”。主要指利用计算机智能的识别书写在纸张上络的输人，通过弹性BP算法对网络进行训练，以期训的阿拉伯数字，是光学字符识别(OpticalCharacterRec—练速度及识别效果的提升。最后，用公开的MNIST数ognition，OCR)技术的一个重要方面，有广泛的应用需据库】中部分手写数字进行验证。求。多层前向神经网络(MuhiLayerFeedforwardNeu．1系统原理ralNetwork，MLFNN)由于具有很好的非线性映射能力，基于多层前向网络的识别系统如图1所示

8、。在非线性函数逼近、模式识别与分类等领域得到广泛特征提取是识别系统中关键的组成部分，会直接影的应用。在用神经网络进行模式识别的过程中，特征响系统的识别效果，本文采用自编码特征提取方法。神提取是一个重要的环节，它会直接影响神经网络分类经网络是识别系统实现功能的载体或方法，利用神经网器识别的效果。基于神经网络的字符识别的