深度學習(二)--深度信念網絡(Deep Belief Network,DBN) 一、受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介紹深度信念網絡之前需要先了解一下受限玻爾茲曼機:受限玻爾茲曼機(英語:restricted Boltzmann ...
DBN運用CD算法逐層進行訓練,得到每一層的參數Wi和ci用於初始化DBN,之后再用監督學習算法對參數進行微調。本例中采用softmax分類器 下一篇隨筆中 作為監督學習算法。 RBM與上一篇隨筆中一致,通過多層RBM將softmax parameter從 L, L 降低到 L, L 。單獨用softmax分類器也可以得到相近 或者略好 的正確率,所需的時間略長一點。 ...
2016-09-25 20:25 0 4844 推薦指數:
深度學習(二)--深度信念網絡(Deep Belief Network,DBN) 一、受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介紹深度信念網絡之前需要先了解一下受限玻爾茲曼機:受限玻爾茲曼機(英語:restricted Boltzmann ...
深度信念網絡(DBN)和堆疊自編碼(SAE)、深度自編碼器(DAE)的區別 深度信念網絡(DBN)和堆疊自編碼(SAE)、深度自編碼器(DAE)具有類似的思想,因此很容易混淆。 受限制玻爾茲曼機(Restricted Bolzmann Machine)以及自編碼器(Autoencoder ...
BP神經網絡是1968年由Rumelhart和Mcclelland為首的科學家提出的概念,是一種按照誤差反向傳播算法進行訓練的多層前饋神經網絡,是目前應用比較廣泛的一種神經網絡結構。BP網絡神經網絡由輸入層、隱藏層和輸出層三部分構成,無論隱藏層是一層還是多層,只要是按照誤差反向傳播算法構建 ...
收藏、推薦好文: https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/21427 第 1 章 深度學習介紹 https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78781347 https ...
受限玻爾茲曼機對於當今的非監督學習有一定的啟發意義。 深度信念網絡(DBN, Deep Belief Networks)於2006年由Geoffery Hinton提出。 ...
今天主要講一下深度學習泰斗Geofrey Hinton 2006年發表在Nature上的一篇論文《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》。這篇文章也是第一篇深度學習的論文,在之前的話沒有很好的方法應用在深度學習網絡 ...
什么是深度信念網絡 深度信念網絡是第一批成功應用深度架構訓練的非卷積模型之一。 在引入深度信念網絡之前,研究社區通常認為深度模型太難優化,還不如使用易於優化的淺層ML模型。2006年,Hinton等研究者在Science上表示,深度信念網絡在MNIST數據集上表現超過帶核函數的支持向量機,以此 ...
部分內容來自:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/9165031,http://blog.csdn.net/ztchun/article/det ...