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北京大学_数据的分布_经典卷积网络vgg, googlenet, inception_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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则性的设计优势。 sutskever和tiieman(2010)表明cd更新方向不是任何函数的梯度。这就允许了裁谈会可能永远循环的情况,但实际上这不是一个严重的问题。 解决cd问题的另一种策略是在每一个梯度步上初始化markov链,使其状态与前一个梯度步相同。这种方法最初在应用数学和统计学界(Younes,1998)以随机极大值iikeihood(SML)的名义被发现,后来在持久对比差异(PCD,或PCD-K表示在深度学习社区中每次更新使用K Gibbs步骤(Tieieman,2008)。见算法18.3。这种方法的基本思想是,只要随机梯度算法所采取的步骤很小,那么上一步的模型将与当前步骤的模型相似。因此,前一个模型分布的样本将非常接近于当前模型分布的公平样本,因此用这些样本初始化的马尔可夫链将不需要太多时间来混合。 由于每个马尔可夫链在整个学习过程中都是不断更新的,因此在每个梯度上开始学习,链可以自由游荡到足以找到模型的所有模式。因此,与cd相比,sml更能抵抗假模的形成。此外,由于可以存储所有采样变量的状态,无论是可见变量还是潜在变量,sml为隐藏单元和可见单元提供了一个初始化
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