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针对深度连续聚类算法(Deep Continuous Clustering, DCC)特征提取能力有限,对复杂图像不能提取足够有效细节特征的不足,本文提出一个新的循环卷积自编码器(Recurrent Convolutional Auto-Encoder, R-CAE).自编码器结合门控循环网络GRU和卷积网络CNN构造编码层;同时在门控循环网络GRU部分添加空间域注意力通道,增强网络的特征学习能力.图像信息经过R-CAE自编码器编码后获取细节信息,传入经典卷积神经网络学习特征;当优化结果接近或者达到聚类阈值的时候,获得最终的聚类结果实现分类.训练过程中,模型首先预训练,确定自编码器参数;然后结合编码部分和经典网络学习训练,微调网络参数.本文通过实验证明了改进方法结合DCC在聚类实验中优于大部分经典聚类算法,在针对真实图像的细粒度分类实验中也有显著的进步. 相似文献
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