【DBN（深度信念网络）】的更多相关文章

机器学习——DBN深度信念网络详解（转）

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 简要描述深度神经网络模型. 1.  自联想神经网络与深度网络   自联想神经网络是很古老的神经网络模型,简单的说,它就是三层BP网络,只不过它的输出等于输入.很多时候我们并不要求输出精确的等于输入,而是允许一定的误差存在.所以,我们说,输出是对输入的一种重构.其网络结构可以很简单的表示如下: 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数,而使用线性…

深度学习（二）--深度信念网络（DBN）

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…

受限玻尔兹曼机（RBM, Restricted Boltzmann machines）和深度信念网络（DBN, Deep Belief Networks）

受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义. 深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出.…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 (读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLe…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) .源代码 .源代码解析 .实例 第二章Deep Belie…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 基础及源代码解析 2.1 Deep Belief Network深度信念网络基础知识 )综合基础知识參照: http://tieba.baidu.com/p/2895759455   http://wenku.baidu.com/link?url=E8…

理论优美的深度信念网络--Hinton北大最新演讲

什么是深度信念网络 深度信念网络是第一批成功应用深度架构训练的非卷积模型之一. 在引入深度信念网络之前,研究社区通常认为深度模型太难优化,还不如使用易于优化的浅层ML模型.2006年,Hinton等研究者在Science上表示,深度信念网络在MNIST数据集上表现超过带核函数的支持向量机,以此证明深度架构是能够成功的. 论文1:Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks 论文地址:https://science.science…

八.DBN深度置信网络

BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络,是目前应用比较广泛的一种神经网络结构.BP网络神经网络由输入层.隐藏层和输出层三部分构成,无论隐藏层是一层还是多层,只要是按照误差反向传播算法构建起来的网络(不需要进行预训练,随机初始化后直接进行反向传播),都称为BP神经网络.BP神经网络在单隐层的时候,效率较高,当堆积到多层隐藏层的时候,反向传播的效率就会大大降低,因此BP神经网络在浅层神经网路中应用…

DBN（深度信念网络）

DBN运用CD算法逐层进行训练,得到每一层的参数Wi和ci用于初始化DBN,之后再用监督学习算法对参数进行微调.本例中采用softmax分类器(下一篇随笔中)作为监督学习算法. RBM与上一篇随笔中一致,通过多层RBM将softmax parameter从 (10L, 784L)降低到(10L, 50L).单独用softmax分类器也可以得到相近(或者略好)的正确率,所需的时间略长一点. from rbm2 import RBM from softmax import SoftMax impor…

RBM（受限玻尔兹曼机）和深层信念网络（Deep Brief Network）

目录: 一.RBM 二.Deep Brief Network 三.Deep Autoencoder 一.RBM 1.定义[无监督学习] RBM记住三个要诀:1)两层结构图,可视层和隐藏层:[没输出层]2)层内无连接,层间全连接:3)二值状态值,前向反馈和逆向传播求权参.定义如下: 一般来说,可见层单元用来描述观察数据的一个方面或一个特征,而隐藏层单元的意义一般来说并不明确,可以看作特征提取层. 比较通俗解释RBM的博客:https://blog.csdn.net/u013631121/artic…