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受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建
尹成学院
2023-01-13 01:38:36
课时名称
课时知识点
受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建
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深度学习算法
神经网络
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_编程项目案例解析实例详解课程教程.pdf
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网络,这种网络采用能量函数进行定义,对比散度算法(CD-K)进行训练,广泛应用于深度学习的特征工程中。而且
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还可以通过堆叠形成深度信念网络,这种网络是深度学习算法兴起的起点,具有广泛的应用价值,历史意义也非常大。 我们会先介绍
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的数学原理,然后会以 Theano
框架
为基础,实现一个简单的
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,并将其用于图像特征获取工作,使我们对
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有一个感性认识。
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起源于图模型的
神经网络
。这种
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是由Hopfield\text{Hopfield}Hopfield
神经网络
那样的相互连接型网络衍生而来的。本部分首先介绍Hopfield\text{Hopfield}Hopfield
神经网络
和
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,然后介绍
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,最后介绍由多个
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堆叠组成的深度信念网络。 Hopfield\text{Hopfield}Hopfield神经网...
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实现2. 深度信念网络2.1 深度信念网络原理 1.
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(RBM,Restricted Boltzmann machine)由多伦多大学的 Geoff Hinton 等人提出,它是一种可以用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习以及主题建模的算法。 1.1
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原理 RBM可以被看做是一个自编码器。 从可见层到隐藏层的输入样本,W,
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