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拟合_马克_杜克大学_深度学习项目实战视频课程-人脸检测_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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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能力以及学习不变特征的能力。 深度学习利用
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