深度學習（七）：玻爾茲曼機、受限玻爾茲曼機、深度信念網絡
一、引入 對於一個復雜的數據分布，往往只能觀察到有限的局部特征，這些特征通常會包含一定的噪聲，如果要對這個數據分布進行建模，需要挖掘可觀測變量之間復雜的依賴關系，以及可觀測變量背后隱藏的內部表示。 深度信念網絡是一種可以有效學習變量之間復雜依賴關系的概率圖模型，包含很多層的隱變量，能夠有效學習 ...
原文：受限玻爾茲曼機和深度置信網絡
: : 受限玻爾茲曼機 梯度下降法 以及相關的L BFGS算法等 在使用隨機初始化權重的深度網絡上效果不好的技術原因是：梯度會變得非常小。具體而言，當使用反向傳播方法計算導數的時候，隨着網絡的深度的增加，反向傳播的梯度 從輸出層到網絡的最初幾層 的幅度值會急劇地減小。結果就造成了整體的損失函數相對於最初幾層的權重的導數非常小。這樣，當使用梯度下降法的時候，最初幾層的權重變化非常緩慢，以至於它們不 ...
2016-07-20 11:33 1 19786 推薦指數：
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