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2019年10月14日
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
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posted @ 2019-10-14 02:00 下次再见
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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
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posted @ 2019-10-14 01:07 下次再见
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