深度學習之AdaGrad算法
AdaGrad 算法根據自變量在每個維度的梯度值調整各個維度的學習率，從而避免統一的維度難以適應所有維度的問題。 特點： 小批量隨機梯度按元素累加變量，出現在學習率的分母項中。（若目標函數有關自變量的偏導數一直都較大，那么學習率下降較快；反之亦然。） 若迭代早期下降過快 ...
原文：[深度學習]Wake-Sleep算法
本文翻譯自 To recognize shapes, first learn to generate images, Geoffrey Hinton. 第五種策略的設計思想是使得高層的特征提取器能夠和底層的進行通信, 同時可以很容易地使用隨機二態神經元的分層網絡來實現. 這些神經元的激活概率是關於總輸入的一個平滑非線性方程: 其中si和sj是神經元i和j的活躍度 activity , wij是i和 ...
2014-07-25 14:08 0 8171 推薦指數：
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