受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 参数学习 3. 对比散度学习算法 由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效 的学习 ...
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2019-09-27 10:34:38
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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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目录: 一、RBM 二、Deep Brief Network 三、Deep Autoencoder 一、RBM 二、Deep Brief Network 三、Deep Autoencoder 一、RBM 1、定义【无监督学习】 RBM记住三个要诀:1)两层结构图,可视层和隐藏层;【没输出层】2)层内 ...
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2018-12-13 12:45:03
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https://blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/81463954 授权转发自:刘建平《受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结》 地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6530523.html 前 言 本文主要关注于这类模型中的受限 ...
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2018-08-12 21:45:27
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受限玻尔兹曼机是由Geoff Hinton发明,是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题搭建的算法。 一 网络结构 我们首先介绍一下受限玻尔兹曼机这类神经网络,因为它相对简单具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其运作原理。 RBM是有两个层的浅层神经网络,它是组成深度置信网 ...
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2018-05-19 18:50:52
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刘建平Pinard博客系列 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择 深度神经网络(DNN)的正则化 卷积神经网络(CNN)模型结构 卷积神经网络(CNN)前向传播算法 卷积神经网络(CNN)反向传播算法 循 ...
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2018-05-07 11:03:53
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定义与结构 受限玻尔兹曼机(RBM)由Geoff Hinton发明,是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。(如需通过实例了解RBM等神经网络的应用方法,请参阅应用案例)。 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络,因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言 ...
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2018-02-25 01:11:58
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与传统的浅层机器学习相比, 深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱 ...
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2018-01-13 18:54:14
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1. 本科的时候在多伦多大学上Geoffrey Hinton的课,在MNIST数字数据集上训练受限玻尔兹曼机,觉得很有趣。后来在UBC读硕士,上了另一门机器学习的课,那是他第一次深入了解神经网络的相关知识。他对人工智能很感兴趣,上了很多相关的课,但是对那些知识听不太懂,不是非常满意。他觉得神经网络才 ...
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2017-11-25 23:34:57
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转自:http://blog.csdn.net/qiao1245/article/details/50932519 谈到神经网络,就不得不提到最近非常火的深度学习。那么什么是深度学习?它与神经网络的关系是什么?深度学习的基本原理和常用算法是什么?我将在这篇中详细解答。 什么是深度学习 深度学习来源于 ...
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2017-11-01 13:40:47
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