八.DBN深度置信網絡
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 ...
原文：深度置信網絡(DBN)在Tensorflow中的實現以及它在MNIST中的應用實例
Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML EN Module Autoencoders 使用DBN識別手寫體 傳統的多層感知機或者神經網絡的一個問題： 反向傳播可能總是導致局部最小值。 當誤差表面 error surface 包含了多個凹槽，當你做梯度下降時，你找到的並不是最深的凹槽。 下面你將會看到DBN是怎么解決這個問題的。 深 ...
2018-06-19 22:02 0 3265 推薦指數：
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