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2018年2月24日
受限玻尔兹曼机基础教程
摘要： 定义与结构 受限玻尔兹曼机（RBM）由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。（如需通过实例了解RBM等神经网络的应用方法，请参阅应用案例)。 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言 阅读全文
posted @ 2018-02-24 23:41 stardsd 阅读(2177) 评论(0) 推荐(0) 编辑