受限玻尔兹曼机 (Restricted Boltzmann Machines, RBM)
简介 受限玻尔兹曼机是一种无监督，重构原始数据的一个简单的神经网络。 受限玻尔兹曼机先把输入转为可以表示它们的一系列输出；这些输出可以反向重构这些输入。通过前向和后向训练，训练好的网络能够提取出输入中最重要的特征。 为什么RBM很重要？ 因为它能够自动地从输入中提取重要的特征。 RBM ...
原文：受限玻尔兹曼机（RBM, Restricted Boltzmann machines）和深度信念网络（DBN, Deep Belief Networks）
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 年由Geoffery Hinton提出。 ...
2016-12-24 13:38 0 3138 推荐指数：
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