深度自动编码器由两个对称的深度置信网络组成，其中一个深度置信网络通常有四到五个浅层，构成负责编码的部分，另一个四到五层的网络则是解码部分。 这些层都是受限玻尔兹曼机（RBM）（注：也可以采用自编码器预训练？），即构成深度置信网络的基本单元，它们有一些特殊之处，我们将在下文中介绍。以下是简化的深度自动 ...
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2019-07-25 00:47:32
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BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络，是目前应用比较广泛的一种神经网络结构。BP网络神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分构成，无论隐藏层是一层还是多层，只要是按照误差反向传播算法构建起来的网络 ...
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2018-11-18 20:31:10
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目前, 机器学习主要由以下三条主线进行发展: DeepLearning 算法 (DL, 深度学习: 2010 年前后由多伦多大学的 Geoffrey Hinton 提出) 与衍生的 卷积神经网络 (CNN, 有监督) 和深度置信网络 (DNN, 无监督) 在计算机视觉、语言识别和部分自然语言处理领域 ...
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2018-08-16 23:00:48
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2016-07-20 11:21:33 1受限玻尔兹曼机 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM）[1]由深度学习专家Hinton提出，有很多方面的应用，最成熟的有图像领域的图像识别和手写体数字识别，作为协同过滤算法对某一个未知值做预测，针对具有高维时间 ...
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2016-07-20 11:53:21
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约束玻尔兹曼机（RBM）是一类具有两层结构、对称连接无自反馈的随机神经网络模型，层与层之间是全连接，层内无连接，它是一种有效的特征提取方法，常用于初始化前馈神经网络，可明显提高泛化能力。而由多个RBM结构堆叠而成的深度信念网络（DBN）能提取出更好更抽象的特征，从而用来分类。...
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2014-07-27 11:48:43
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