面向代码 学习 Deep Learning 二 Deep Belief Nets DBNs http: blog.csdn.net dark scope article details 分类： 机器学习 : 人阅读 评论 收藏 举报 目录 DBNdbnsetupm DBNdbntrainm DBNrbmtrainm DBNdbnunfoldtonnm 总结 最近一直在看Deep Learning ...
2013-08-11 11:31 0 6931 推荐指数：
论文笔记(2)：A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文，Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets。这篇论文一开始读起来是相当费劲的，学习 ...
Deep Belief Network 学习笔记-RBM By Placebo (纯属个人笔记) 第一次知道deep learning，是上学期dengli博士来实验室的一次报告，他讲到，当神经网络的层数大于2时（即一个hidden层，一个输出层，不算输入层，之后皆采用这种表述 ...
Deep Learning（深度学习）最近火爆的不行，不论是以NIPS,ICML,CVPR这些top conference为代表的学术界，还是以Google，Microsoft，IBM为代表的工业界，都加入到了轰轰烈烈的深度学习行列中。在可以预见的相当长一段时间内，Deep Learning依然 ...
本节主要分享下我在windows 8下安装theano的一些体会。 在windows下使用各种开源工具有诸多不便甚至不能使用，这一点想必大家已经有所体会，回想当时学习openCV，点云库的历程，几乎都是在安装和配置环境上下了比较大功夫。 不过与上面提到的那些相比，theano ...
1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层： 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多 ...
深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接 ...
Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境，使用QDN解决离散动作空间的问题。 一、导入需要的包和定义超参数 二、DQN构造函数 1、初始化经验重放buffer； 2、设置问题的状态空间维度，动作空间维度； 3、设置e-greedy ...
本节讲卷积神经网络的可视化 可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活） 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换，也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 ...
