深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一、受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语:restricted Boltzmann ...
DBN运用CD算法逐层进行训练,得到每一层的参数Wi和ci用于初始化DBN,之后再用监督学习算法对参数进行微调。本例中采用softmax分类器 下一篇随笔中 作为监督学习算法。 RBM与上一篇随笔中一致,通过多层RBM将softmax parameter从 L, L 降低到 L, L 。单独用softmax分类器也可以得到相近 或者略好 的正确率,所需的时间略长一点。 ...
2016-09-25 20:25 0 4844 推荐指数:
深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一、受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语:restricted Boltzmann ...
深度信念网络(DBN)和堆叠自编码(SAE)、深度自编码器(DAE)的区别 深度信念网络(DBN)和堆叠自编码(SAE)、深度自编码器(DAE)具有类似的思想,因此很容易混淆。 受限制玻尔兹曼机(Restricted Bolzmann Machine)以及自编码器(Autoencoder ...
BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络,是目前应用比较广泛的一种神经网络结构。BP网络神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分构成,无论隐藏层是一层还是多层,只要是按照误差反向传播算法构建 ...
收藏、推荐好文: https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/21427 第 1 章 深度学习介绍 https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78781347 https ...
受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义。 深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出。 ...
今天主要讲一下深度学习泰斗Geofrey Hinton 2006年发表在Nature上的一篇论文《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》。这篇文章也是第一篇深度学习的论文,在之前的话没有很好的方法应用在深度学习网络 ...
什么是深度信念网络 深度信念网络是第一批成功应用深度架构训练的非卷积模型之一。 在引入深度信念网络之前,研究社区通常认为深度模型太难优化,还不如使用易于优化的浅层ML模型。2006年,Hinton等研究者在Science上表示,深度信念网络在MNIST数据集上表现超过带核函数的支持向量机,以此 ...
部分内容来自:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/9165031,http://blog.csdn.net/ztchun/article/det ...