受限玻爾茲曼機 (Restricted Boltzmann Machines, RBM)
簡介 受限玻爾茲曼機是一種無監督，重構原始數據的一個簡單的神經網絡。 受限玻爾茲曼機先把輸入轉為可以表示它們的一系列輸出；這些輸出可以反向重構這些輸入。通過前向和后向訓練，訓練好的網絡能夠提取出輸入中最重要的特征。 為什么RBM很重要？ 因為它能夠自動地從輸入中提取重要的特征。 RBM ...
原文：受限玻爾茲曼機（RBM, Restricted Boltzmann machines）和深度信念網絡（DBN, Deep Belief Networks）
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 年由Geoffery Hinton提出。 ...
2016-12-24 13:38 0 3138 推薦指數：
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