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慕课网_行人检测_tensorflow 处理结构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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最受关注的DNN参数初始化技术是(Hinton等人2006; Hinton和Salakhutdinov,2006)中提出的无监督预训练技术。 在这些论文中,介绍了一种称为“深信度网络”(DBN)的一类深贝叶斯概率生成模型。为了学习DBN中的参数,通过将DBN中的每一对层视为受限玻尔兹曼机(RBM)(我们将在后面讨论),开发了一种贪婪的逐层学习算法。这允许优化DBN参数,其计算复杂度在网络深度上呈线性。后来发现,当训练集较小时,DBN参数可以直接用作MLP或DNN的初始参数,并且比受监督的BP训练后随机初始化的那些参数产生更好的MLP或DNN。这样,在无监督的DBN预训练之后进行反向传播微调学习的DNN在文献中有时也称为DBN(例如,Dahl等,2011; Mohamed等,2010,2012)。最近,研究人员在区分DNN和DBN时更加谨慎(Dahl等,2012; Hinton等,2012),当使用DBN初始化DNN的参数时,所得的网络称为DBN-DNN。 (Hinton et al。,2012)。 DBN预训练过程不是唯一一种可以有效初始化DNN的过程。另一种效果良好的无监督方法是
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