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机器学习高级-weakai的RBM神经网络
尹成学院
2023-01-13 01:38:32
课时名称
课时知识点
机器学习高级-weakai的RBM神经网络
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Hopfield
神经网络
机器学习
中
RBM
的起源 Hopfield
神经网络
视觉
机器学习
20讲-MATLAB源码示例(17)-
RBM
学习算法
视觉
机器学习
20讲-MATLAB源码示例(17)-
RBM
学习算法1.
RBM
学习算法2. Matlab仿真3. 仿真结果4. 小结 1.
RBM
学习算法 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,
RBM
)是一种可通过输入数据集,学习概率分布的随机生成型
神经网络
。
RBM
最初由Paul Smolensky 于1986年提出,并将该模型命名为Harmonium(簧风琴),后又由Geoffrey Hinton 教授改进发明了快速的训练算法才被广泛使用,并由此得名
RBM
。
RBM
主
dbnmatlab代码-Neural_Network:
神经网络
实现MATLAB(
RBM
,DBN,DNN)
dbn matlab代码
神经网络
神经网络
实施MATLAB(
RBM
,DBN,DNN) 在该项目中,从
RBM
结构实现了
神经网络
: 受限玻尔兹曼机(
RBM
)是一种生成型随机人工
神经网络
,可以学习其输入集上的概率分布。 然后,实现一个DBN: 在
机器学习
中,深度信念网络(DBN)是一个生成的图形模型,或者是一类深度
神经网络
,由多层潜在变量(“隐藏单元”)组成,各层之间存在连接,但内部各层之间没有连接每层。 最后,从前两个实现中实现了深度
神经网络
。 MNIST数据集用于测试DNN。 MATLAB代码从“脚本”生成CSV,这些脚本用于使用R绘制一些精美的图。 该代码分为3部分: 第1部分:
RBM
学习->从
RBM
(字母数字)生成图像; 第2部分:DBN学习->从DBN(字母数字)生成图像; 第3部分:DNN学习(预训练)->比较预训练DNN和随机初始化DNN的错误率。
机器学习
该课程介绍了
机器学习
所要掌握的基础知识,包括:
神经网络
,卷积
神经网络
,迁移学习,激励函数以及一些基础算法比如QLearning,Sarsa算法等等,通过该课程的学习帮助学员快速掌握
机器学习
的基础知识,了解
机器学习
的基础概念。
TensorFlow深度学习:深度
神经网络
在
机器学习
任务中的应用
TensorFlow深度学习在线课程是一个关于深度学习的教学,通过最流行的深度学习库TensorFlow及其
高级
API Keras的交互演示,将革命性的
机器学习
方法带入生活。通过白板,介绍了其基础理论,提供了一个对深度学习基础内容的直观理解,该基础即人工
神经网络
。基于Python的Jupyter笔记本中提供了克服常见陷阱的技巧,以及实际可操作可运行的代码,通过应用这些技巧和代码,掌握这种基础知识,可使那些以前不了解
神经网络
的人能够构建强大的最先进的深度学习模型。
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