RBM DBN(SIMPLIFIED)
来源:互联网 发布:免费推广网络兼职平台 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 13:49
RBM
结构:
是一个两层的简易神经网络,一个是可见层用来输入,一个是隐藏层。整体可看作全连接,包含正向和反向传播两个过程。
是由Hinton大神的观点演化来的,属于自编码网络。
目标:
- 克服梯度消失问题
- 最大似然化(正向传播后在进行反向传播,是反向传播后的结果尽量和原结果一样)
特点:
- 输入的数据无需标签,可以是不经过处理的图像,文字,语音,视频等信息。
为什么是”受限的“:
因为在相同层没有两个节点共享连接
参考http://blog.csdn.net/roger__wong/article/details/43374343
DBN
深度信念网络(deep belief nets)
结构:
多层的RBM
如何解决梯度弥散:
用RBM预训练每一层网络,每一层的输出为下一层的输入
优点:
与训练之后只需要少量的带标签数据就可以训练整个网络,训练时间短且精度高。
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