because of explaining away, the hidden weights in sigmoid belief network is no longer independent…

Deep Belief Network简介 1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层: 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强.但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重, 使用梯度下降来优化参数就会出现许多问题[1]: 如果初始权重值设置的过大, 则训练过程中权重值会落入局部最小值(而不是全局最小值). 如果初始的权重值设置的过小, 则在使用BP调整参数时, 当误差传递到最前面几层时, 梯度值会很小, 从而使得权…

Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 这篇文章主要是了解方法. 原始文档: https://www.yuque.com/lart/papers/nvx1re 这篇文章主要提出了一种改进的卷积实现的LSTM结构. 从而更好的利用时空特征. LSTM大致历史回顾 原始LSTM 圆圈是CEC, 里面是一条y = x的直线表示该神经元的激活函数是线性的,自连接的权重为1. +…

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/p/3266026.html 1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层: 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强.但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重, 使用梯度下降来优化参数就会出现许多问题[1]: 如果初始权重值设置的过大, 则训练过程中权重值会落入局部最小值(而不是全局最小值). 如果初始的权重值设置的过小, 则在使用BP调整参…

Deep Belief Network3实例3.1 测试数据按照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例//****************例2(读取固定样本:来源于经典优化算法测试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) valdata_path ="/user/huangmeiling/deeplearn/data1" valexamples =ww…

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 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 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…

深度学习Stack 为什么提出NNVM? 深度学习框架现状 - “碎片化” 目前,深度学习应用框架呈现出高度的“碎片化(fragmentation)”倾向,这主要是由于下述两个原因: 1. 深度学习正处于商业应用的前期阶段并具有诱人的商业想象力.诱人的商业前景且尚未出现事实标准的现状,使得有相应实力的公司竞相推出或赞助自己的应用框架,以期在后续的竞争中谋得一席.比如,Google主推TensorFlow, Microsoft主推CNTK, Amazon主推MxNet…… 2. 深度学习应用领域多…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…