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基于高斯伯努利受限玻尔兹曼机的异常检测分数解释性的改进
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了在RBMs的能量函数中引入另一项以显式地建模输入数据中的局部空间交互作用，以建模全局动态和本地空间交互作用的理论扩展。通过提出的学习方法，在两个计算机视觉应用程序上评估了改进的RBM模型：面部表情识别和人体动作识别，并在基准数据库上展示了所提出算法的有效性。
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关键要点
- 在RBMs的能量函数中引入另一项以建模局部空间交互作用。
- 理论扩展旨在同时建模全局动态和本地空间交互作用。
- 提出的学习方法在面部表情识别和人体动作识别两个计算机视觉应用中进行了评估。
- 在基准数据库上展示了所提出算法的有效性。
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