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 ...
今天主要講一下深度學習泰斗GeofreyHinton 年發表在Nature上的一篇論文 Reducing the Dimensionality ofData 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上。這篇論文發表之后,人們的靈感紛紛涌現,進而深度學習得到了快速發展和巨大的進步。 論文地址:https: scienc ...
2018-09-04 15:34 2 2542 推薦指數:
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 ...
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 (10L, 784L)降低到(10L ...
) 監督學習的任務就是從數據中學習一個模型(也叫分類器),應用這一模型,對給定的輸入X預測相應的輸 ...
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 ...
是layer-wise的,即每個時刻被同時計算,而非時序上串行。 其卷積網絡層層之間是有因果關系的,意味着不會有“ ...