原文:Deep learning:十九(RBM简单理解)

这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络,因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成,所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning算法的进一步理解。Deep learning是从 年开始火得,得益于大牛Hinton的文章,不过这位大牛的文章比较晦涩难懂,公式太多,对于我这种菜鸟级别来说读懂它的paper压力太大。纵观大部分介绍RBM的 ...

2013-03-27 15:31 21 80257 推荐指数:

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Deep learning:四十九(RNN-RBM简单理解)

  前言:   本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model ...

Sun Nov 24 05:54:00 CST 2013 6 88377
Deep learning:四十六(DropConnect简单理解)

  和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进。   我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p ...

Tue Nov 19 05:46:00 CST 2013 0 19691
Deep learning:四十一(Dropout简单理解)

  前言   训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
Deep learning:四十五(maxout简单理解)

  maxout出现在ICML2013上,作者Goodfellow将maxout和dropout结合后,号称在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN这4个数据上都 ...

Mon Nov 18 18:10:00 CST 2013 13 54726
Deep learning:五十(Deconvolution Network简单理解)

  深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM, DBN等),autoencoder系列(以及由其扩展的sparse ...

Wed Nov 27 05:05:00 CST 2013 10 33374
deep learning:RBM公式推导+源码 ----- C++

花了好多天去推导RBM公式,只能说数学是硬伤,推导过程在后面给出大概,看了下yusugomori的java版源码,又花了一天时间来写C++版本,其主要思路参照yusugomori。发现java和C++好多地方差不多,呵呵。本人乃初学小娃,错误难免,多多指教。 出处:http ...

Tue Nov 26 00:13:00 CST 2013 1 2328
Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)

  Sparse coding:   本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding ...

Sat Apr 13 21:39:00 CST 2013 19 42018
 
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