原文:Deep Learning 18:DBM的学习及练习_读论文“Deep Boltzmann Machines”的笔记

前言 论文 Deep Boltzmann Machines 是Geoffrey Hinton和他的大牛学生Ruslan Salakhutdinov在论文 Reducing the Dimensionality ofData with Neural Networks 合作后的又一次联合发表的一篇有深远影响的论文,这篇论文第一次提出了DBM及其学习方法,对DBM原理 来源都做了详细讲解。 论文内容 前 ...

2016-04-07 20:10 0 4140 推荐指数:

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Deep learning with Python 学习笔记(1)

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 ...

Sat Nov 10 03:51:00 CST 2018 0 799
Deep learning with Python 学习笔记(4)

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 ...

Sun Nov 18 23:35:00 CST 2018 0 1033
Deep learning with Python 学习笔记(3)

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取 ...

Sun Nov 18 01:25:00 CST 2018 2 894
Deep learning with Python 学习笔记(5)

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量。文本向量化(vectorize ...

Tue Nov 20 05:50:00 CST 2018 0 635
Deep learning with Python 学习笔记(2)

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸 ...

Fri Nov 16 01:20:00 CST 2018 1 635
论文笔记Deep Residual Learning

让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种 ...

Sun Jan 07 22:35:00 CST 2018 3 4048
 
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