受限玻爾茲曼機與推薦系統
與傳統的淺層機器學習相比， 深度學習具有優秀的自動提取抽象特征的能力，並且隨着分布式計算平台的快速發展，大數據的處理能力得到極大的提升，使得近年來DL在工程界得到廣泛的應用，包括圖像識別，語音識別，自然語言處理等領域，並取得比傳統機器學習更好的效果提升。另一方面，智能推薦系統，本質上是從一堆看似 ...
原文：受限玻爾茲曼機——用在推薦系統里
from：http: blog.csdn.net xbinworld article details 需要的背景知識 要學習RBM需要的一些基本的統計學習基礎，包括貝葉斯定理，隨機采樣方法 Gibbs sampling 等。這些可以翻閱我之前寫的一些博文可以看到相關的介紹，在本文中就不具體展開了。總體來說RBM還是相對比較獨立的一個算法，不需要依賴太多的先驗知識。 RBM基本概念 受限玻爾茲曼機 ...
2018-03-14 10:43 2 886 推薦指數：
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