2019 年 10月 14 日随笔档案 - 下次再见

机器学习笔记(2)——deepfs算法学习（一种特征选择算法）

摘要： RBM网络可以做特征选择，去除冗余和不相关特征，减少计算量，提高准确度 1、原理概述对于已经训练完成的RBM网络，可以认为已经建立起了特征之间的相关联系。对于任意特征i，如果可以通过其他特征经由rbm网络计算得出，那么我们就可以认为这个特征i是冗余的。具体怎么计算呢？首先定义v'为v的重构（见上一阅读全文

posted @ 2019-10-14 02:00 下次再见阅读(654) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记(1)—— 限制玻尔兹曼机RBM

摘要：前置知识点概要：离散Hopfield神经网络+模拟退火+隐单元=Boltzman机 1、玻尔兹曼机BM 分隐藏层h、可见层v（即输入层，也是输出层）。玻尔兹曼机可以看作全连通图，即每个神经元和本层所有神经元、其他层神经元全链接 2、受限玻尔兹曼机RBM 层内不连接，与其他层所有神经元链接，其中vi是阅读全文

posted @ 2019-10-14 01:07 下次再见阅读(430) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月14日