DBN（深度信念网络）
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 (10L, 784L)降低到(10L ...
原文：深度学习（二）--深度信念网络（DBN）
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 machine,RBM 是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。RBM最初由发明者保罗 斯模棱斯基 Paul ...
2018-08-28 20:47 0 809 推荐指数：
相关推荐
深度学习之--深度置信网络DBN
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 ...
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）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 ...
八.DBN深度置信网络
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 ...
深度信念网络
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（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2006年由Geoffery Hinton提出。 ...
深度学习笔记（五） RBM和DBN
) 监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输 ...
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 ...