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牛顿法_张志华_播布客_regulization_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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会产生具有近人或超人能力的模式识别系统。但是一个基本问题仍然存在:它们为什么起作用?直觉比比皆是,但是用于理解,分析和综合深度学习架构的连贯框架仍然难以捉摸。我们通过基于深度渲染模型(Deep Rendering Model)开发新的深度学习概率框架来回答此问题:这是一种生成概率模型,可明确捕获潜在的干扰变化。通过将生成模型放宽到有区别的模型,我们可以恢复当前领先的两种深度学习系统,深度卷积神经网络和随机决策森林,从而深入了解它们的成功和不足之处,以及改进它们的原则性途径。 提出了一种支持深度无监督学习的网络。网络是一个自动编码器,在层次结构的每个级别上都有从编码器到解码器的横向快捷连接。横向快捷方式连接允许层次结构的更高级别专注于抽象不变特征。虽然标准自动编码器类似于具有单层随机变量的潜在变量模型,但是所提出的网络类似于分层的潜在变量模型。学习结合了去噪自动编码器和去噪源分离框架。网络的每一层都对成本函数有所贡献,该术语测量由编码器和解码器产生的表示的距离。由于训练信号来自网络的各个级别,因此即使在深度网络中,所有层也可以有效地学习。实验证明了成本术语从更高层次的层次结构提供的加速
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