原文:深度信念网络

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2020-03-03 11:10 0 789 推荐指数:

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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 ...

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
理论优美的深度信念网络--Hinton北大最新演讲

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 ...

Tue May 21 22:50:00 CST 2019 0 1071
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 ...

Thu Mar 26 21:35:00 CST 2020 0 638
基于C#的机器学习--深层信念网络

我们都听说过深度学习,但是有多少人知道深度信念网络是什么?让我们从本章开始回答这个问题。深度信念网络是一种非常先进的机器学习形式,其意义正在迅速演变。作为一名机器学习开发人员,对这个概念有一定的了解是很重要的,这样当您遇到它或它遇到您时就会很熟悉它! 在机器学习中,深度 ...

Sun Jul 14 18:49:00 CST 2019 0 462
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 ...

Mon Nov 19 04:10:00 CST 2018 0 9133
 
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