原文: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来产生复调音乐。对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的 这样样本的维度会很高 ,用普通的网络模型是不能搞定的 普通设 ...

2013-11-23 21:54 6 88377 推荐指数:

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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06年开始火得,得益于大牛Hinton的文章 ...

Wed Mar 27 23:31:00 CST 2013 21 80257
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: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: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: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 learningrnn、cnn)调参的经验?

整理的链接:https://www.zhihu.com/question/41631631 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 调了快1年的rnn, 深刻的感受到,深度学习是一门实验科学,下面是一些炼丹心得. 后面会不断补充 ...

Mon Jun 27 19:54:00 CST 2016 0 2573
 
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