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 ...
BP神經網絡是 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起來的網絡 不需要進行預訓練,隨機初始化后直接進行反向傳播 ,都稱為BP神經網絡。BP神經網絡在單隱層的時候,效率 ...
2018-11-18 20:10 0 9133 推薦指數:
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 ...
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 (10L, 784L)降低到(10L ...
Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML0120EN Module 5 - 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 ...
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 ...
部分內容來自:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/9165031,http://blog.csdn.net/ztchun/article/det ...
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。 ...