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非线性回归分析_许铁_斯坦福大学_测试(张量)实战_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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捕获像素强度的连续性和一维性,尽管它可能对其他类型的数据很有用。更好的方法是想象复制每个可见单元,以使像素对应于整个二进制可见单元集,这些二进制可见单元的权重与隐藏单元的权重相同。然后,集合中活动单位的数量可以近似于实值强度。在重建期间,活动单元的数量将按二项式分布,并且由于所有副本具有相同的权重,因此控制该二项式分布的单一概率只需计算一次。可以使用相同的技巧来使复制的隐藏单元 图12:散点图,显示了平行权重更新对对比散度的模拟和非模拟效应的相对大小。此图使用的100个网络具有10个可见单位和10个隐藏单位,其权重均来自零均值高斯,标准偏差为10。水平轴ShoWS(PO ||卩和)-PI(OId)H p∞Id))-(PO ∣∣p∞new)-P ^(oid)P∞new))其中新旧表示权重更新前后的分布。这种模型化的对比散度减小与真实减小不同,因为它忽略了更改权重会更改一步重构的分布这一事实。忽略项COntraStiVediVergenCedUe的增加在垂直轴上绘制,Pie(Pld)Hp∞new)-Pie(new)1p∞newy。对角线上方的点将对应于“未建模的增加”中的“案例”或“加权
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