[深度学习] RBM及DBN】的更多相关文章

转载于:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54313082 我们目前的讨论的神经网络,虽然学习算法不同,但基本上架构还是相同的,就是都是分层网络,即神经元按层进行组织,层内神经元无连接,层间神经元间有连接.我们在这篇博文中,将讨论一种非常不同的神经网络,这类神经网络是由没层次关系的神经元全连接网络进化而来,采用有别于梯度下降算法进行学习的网络. 这类网络首先起源于Holpfield网络,这是一种全联接的网络,神经元之间进行全连接,…
基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:…
Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…
from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…
转载于 http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html 开篇语 文章整理自向世明老师的PPT,围绕神经网络发展历史,前馈网络(单层感知器,多层感知器,径向基函数网络RBF),反馈网络(Hopfield网络,联想存储网络,SOM,Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM,DBN,CNN)三部分进行讲述,给人一个神经网络的整体认识. 发展历史 单层感知器 基本模型如下 训练 如果激励函数是线性的话,可用最小二乘直接计算: 如果激励函数是si…
深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语: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神经网络.RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基(PaulSmolensky)于1986年命名为簧风琴(Harmonium),但直到杰弗里·辛顿及其合…
深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…
2006 年,Hinton 等人基于受限波尔兹曼机(Re- stricted Boltzmann Machines, RBMs)提出的深度信念 网络(Deep Belief Networks, DBNs)是深度学习理论在 机器学习领域打响的第一枪,并成为了其后至今深度学 习算法的主要框架.在该算法中,DBN 由若干层 RBM 级联而成,得益于对比散度(Contrastive Divergence, CD)的高效近似算法,DBN 绕过了多隐层神经网络整 体训练的难题,将其简化为多个 RBM 的训练…
头脑一热,坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程,课程预先的计划内容见:http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html.上课老师为微软研究院的大牛——邓力,群(qq群介绍见:Deep learning高质量交流群)里面有人戏称邓力(拼音简称DL)老师是天生注定能够在DL(Deep learning)领域有所成就的,它的个人主页见:http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/.这次我花费这么…
申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…