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…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列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. 2)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.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

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