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Volume 35 Issue 4
May  2013
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Sun Zhi-Jun, Xue Lei, Xu Yang-Ming. Marginal Fisher Feature Extraction Algorithm Based on Deep Learning[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(4): 805-811. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00949
Citation: Sun Zhi-Jun, Xue Lei, Xu Yang-Ming. Marginal Fisher Feature Extraction Algorithm Based on Deep Learning[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(4): 805-811. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00949

Marginal Fisher Feature Extraction Algorithm Based on Deep Learning

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00949
  • Received Date: 2012-07-23
  • Rev Recd Date: 2013-01-16
  • Publish Date: 2013-04-19
  • It is always important issue to extract features that are most effective for preserving the distribution architecture in pattern recognition community. Kernel based methods are assumed to extract nonlinear features. However, it is very sensitive to the selection of its mapping function and parameters. This paper proposes a feature extraction algorithm based on multi-layer auto-encoder, which consists of two phases of unsupervised pretraining and supervised fine-tuning based on marginal Fisher rule. Generative pretraining and regularization methods within fine-tuning phase are adopted to avoid overfitting of models training. The validity of algorithm is proved within the result of classification experiments in several datasets.
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    通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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      沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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