原文章：http://blog.csdn.net/u010223750/article/details/61196549 1 #coding='utf-8' 2 """ 3 desc: RBM model 4 author:luchi 5 date:9/3/17 6 """ 7 import num ...
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2017-12-20 03:40:29
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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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前言近一段时间以来笔者一直在查找关于受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine，下简称RBM）的相关资料，其实CSDN上的相关帖子已经其二值分布的情况介绍的比较到位，而且在《机器学习》（于剑著）也以较短的篇幅描述了此类神经网络的相关情况，但不知为什么此书的符号有点..
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2017-10-12 23:13:14
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学增加。 接下来重点讲一下RBM模型求解方法。其有用的依旧是梯度优化方法，可是求解须要用到随机採样的方法。常见的有：Gibbs Sampli ...
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2017-07-24 21:31:00
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2006年以前的一些经典的网络及之间的区别： 1.自编码器： 2.深度信念网络： 3.深层玻尔兹曼机器： 震惊！郭博昨天来广州竟然做了这种事! ...
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2017-04-03 19:36:16
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受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 1）这篇文章中有一部分把MCMC采样法讲的比较形象。 2）RBM，个人感觉是一种通过神经网络来表示概率图模型的方法，或者说通过神经网络来表示观察到的样本发生概率的方法。而与神经网络的主要不同之处在于使用了能量函数作为目标函数。 ...
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2017-03-26 18:46:37
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深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展 ...
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2017-02-27 18:47:02
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http://www.jianshu.com/p/ab697790090f 特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中，选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。特征选择通常选择与类别相关性强、且特征彼此间相关性弱的特征子集，具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现。在现实世 ...
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2016-12-22 18:47:14
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前言
三号要去参加CAD/CG会议，投了一篇关于使用生成模型和判别模型的RBM做运动捕捉数据风格识别的论文。这段时间一直搞卷积RBM了，差点把原来的实验内容都忘记了，这里复习一下判别式玻尔兹曼机的训练...
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2016-11-03 14:22:59
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