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受限波尔兹曼机简介
资料介绍
摘要:受限波尔兹曼机 昨晒晥晳晴晲晩晣晴晥晤 時景晬晴智晭晡普普 晍晡晣晨晩普晥晳昬 晒時晍昩 是一类具有两层结构、对称连
接且无自反馈的随机神经网络模型昬 层间全连接昬 层内无连接。近年来昬 随着 晒時晍 的快速学习
算法昭对比散度的出现昬 机器学习界掀起了研究 晒時晍 理论及应用的热潮。实践表明昬 晒時晍 是一
种有效的特征提取方法昬 用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力昬 堆叠多个 晒時晍 组成的
深度信念网络能提取更抽象的特征。鉴于 晒時晍 的优点及其广泛应用昬 本文对 晒時晍 的基本模
型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍昬 最后探讨了 晒時晍 在未来
值得研究的方向。
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