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神经网络在发展过程中，经历了3次起伏，这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲，只包含单层隐藏层神经网络，可以拟合任何函数，然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。一、缺点及有效的措施1、在早期，由于BP算法还没有发明，并且当时的计算能力 阅读全文
posted @ 2020-03-03 19:37
emanlee
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收藏好文： <机器学习>无监督学习算法总结 https://www.cnblogs.com/dynmi/p/11619698.html 有动画演示。 阅读全文
posted @ 2020-03-03 19:31
emanlee
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连续 RBM 连续 RBM 是受限玻尔兹曼机的一种形式，它通过不同类型的对比散度采样接受连续的输入（也就是比整数切割得更细的数字）。这允许 CRBM 处理图像像素或字数向量这类被归一化到 0 到 1 之间的小数的向量。 应该注意，深度学习网络的每一层都需要四个元素：输入、系数、偏置项以及变换（激活算 阅读全文
posted @ 2020-03-03 18:49
emanlee
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多层受限玻尔兹曼机 一旦 RBM 学到了与第一隐藏层激活值有关的输入数据的结构，那么数据就会沿着网络向下传递一层。你的第一个隐藏层就成为了新的可见层或输入层。这一层的激活值会和第二个隐藏层的权重相乘，以产生另一组的激活。 这种通过特征分组创建激活值集合序列，并对特征组进行分组的过程是特征层次结构的基 阅读全文
posted @ 2020-03-03 18:27
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一、准备补丁（jar压缩包） 链接：https://pan.baidu.com/s/1wQEBajxccqJ8_T2dPz4nHQ 提取码：xzwa 下载后不用解压，直接复制到pycharm路径下的bin文件，然后打开pycharm64.exe vmoptions文件，如果你用的我的jar包那么就在 阅读全文
posted @ 2020-03-03 11:20
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收藏、推荐好文： https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/21427 第 1 章 深度学习介绍 https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78781347 https://www.cnblogs 阅读全文
posted @ 2020-03-03 11:10
emanlee
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