深度学习（七）：玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络
一、引入 对于一个复杂的数据分布，往往只能观察到有限的局部特征，这些特征通常会包含一定的噪声，如果要对这个数据分布进行建模，需要挖掘可观测变量之间复杂的依赖关系，以及可观测变量背后隐藏的内部表示。 深度信念网络是一种可以有效学习变量之间复杂依赖关系的概率图模型，包含很多层的隐变量，能够有效学习 ...
原文：深度学习之受限玻尔兹曼机
什么是受限玻尔兹曼机 玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机 RBM 。 受限玻尔兹曼机 RBM 是一个随机神经网络 即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值 。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的 双向连接 。在网络进行训练以及使用时信息会在两个方向上流动，而且两个方向上的权值 ...
2018-07-25 11:20 0 12582 推荐指数：
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