Introduction to RBM 总结 标签（空格分隔）： pgm Abstract： Restricted Boltzmann Machines(RMBs): RBM是一种概率图模型，也可以看作是随机神经网络的一种。 它可以作为Deep Belief Network的一个构成成分。 文章脉络 ...
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2018-05-26 20:26:59
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作者：辛俊波链接：https://www.zhihu.com/question/29291174/answer/44180349来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 非大大，作为刚经历过校招的人说几句。1）笔试：投过的所有机器学习的校招岗位中，没有一个，哪怕是一个笔试环节是涉及到机器 ...
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2017-03-15 16:04:00
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教程内容：《MATLAB神经网络原理与实例精解》随书附带源程序.rar9.随机神经网络.rar8.反馈神经网络.rar7.自组织竞争神经网络.rar6.径向基函数网络.rar5.BP神经网络.rar4.线性神经网络.rar3.单层感知器.rar2.MATLAB函数与神经网络工具箱.rar11.神经网 ...
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2016-04-24 18:30:14
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受限波尔茨曼机(RBM)是一种可以在输入数据集上学习概率分布的生成的随机神经网络。由隐含层，可见层，偏置层组成。可见层与隐含层无方向性，可以相互传播。每个当前层的神经元与下一层的每个神经元都有连接。 算法主要想法是正向过程中影响了网络内部对于真实数据的表示。同时，反向过程尝试通过这个被影响过的表示方... ...
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2016-04-18 00:58:18
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷也越多，...
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2015-08-10 12:02:38
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷...
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2015-08-08 10:31:01
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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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