Deep learning：十九(RBM簡單理解)
這篇博客主要用來簡單介紹下RBM網絡，因為deep learning中的一個重要網絡結構DBN就可以由RBM網絡疊加而成，所以對RBM的理解有利於我們對DBN算法以及deep learning算法的進一步理解。Deep learning是從06年開始火得，得益於大牛Hinton的文章 ...
原文：Deep learning：四十九(RNN-RBM簡單理解)
前言： 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主頁中最后一個sample：rnn rbm in polyphonic music. 即用RNN RBM來model復調音樂，訓練過程中采用的是midi格式的音頻文件，接着用建好的model來產生復調音樂。對音樂建模的難點在與每首樂曲中幀間是高度時間相關的 這樣樣本的維度會很高 ，用普通的網絡模型是不能搞定的 普通設 ...
2013-11-23 21:54 6 88377 推薦指數：
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：當輸入序列非常長時，模型難以學到合理的向量表示。 在這篇博文中，我們將探索加入LSTM/RNN模型中的a ...
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和maxout(maxout簡單理解)一樣，DropConnect也是在ICML2013上發表的，同樣也是為了提高Deep Network的泛化能力的，兩者都號稱是對Dropout(Dropout簡單理解)的改進。 我們知道，Dropout是在訓練過程中以一定概率1-p ...
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前言 訓練神經網絡模型時，如果訓練樣本較少，為了防止模型過擬合，Dropout可以作為一種trikc供選擇。Dropout是hintion最近2年提出的，源於其文章Improving ...
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deep learning（rnn、cnn）調參的經驗？
整理的鏈接：https://www.zhihu.com/question/41631631 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 調了快1年的rnn, 深刻的感受到,深度學習是一門實驗科學,下面是一些煉丹心得. 后面會不斷補充 ...