التصنيف القائم على التمثيل النادر العميق

نقدم صياغة قائمة على التعلم العميق التراندوكتيف لطريقة تصنيف التمثيل النادر (SRC). يتكون الشبكة المقترحة من مُشفِّر تلقائي تبادلي مع طبقة متصلة بالكامل. دور شبكة المُشفِّر التلقائي هو تعلم الخصائص العميقة القوية للتصنيف. من ناحية أخرى، تقوم الطبقة المتصلة بالكامل، التي توضع بين شبكات المُشفِّر والمفكك، بتحديد التمثيل النادر. ثم يتم استخدام الأكواد النادرة المقدرة في عملية التصنيف. أظهرت التجارب المختلفة على ثلاثة مجموعات بيانات مختلفة أن الشبكة المقترحة تؤدي إلى تمثيلات نادرة تعطي نتائج تصنيف أفضل من أفضل الطرق الحالية لـ SRC. الرمز المصدر متاح في: github.com/mahdiabavisani/DSRC.