原文:八.DBN深度置信网络

BP神经网络是 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起来的网络 不需要进行预训练,随机初始化后直接进行反向传播 ,都称为BP神经网络。BP神经网络在单隐层的时候,效率 ...

2018-11-18 20:10 0 9133 推荐指数:

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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 ...

Tue Sep 04 23:34:00 CST 2018 2 2542
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 ...

Mon Sep 26 04:25:00 CST 2016 0 4844
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 ...

Wed Aug 29 04:47:00 CST 2018 0 809
深度学习笔记(五) RBM和DBN

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Fri Jun 16 01:08:00 CST 2017 0 1698
 
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