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图像物体检测与风格变化_朱有鹏_聚类分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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aStive DivergenCe, PCD ) [363,406] 0 如果将 RBM 当作生成模型 ( generative modei) 使用 时, 随机 最大似 然 方法 和 PCD 方法将比 CD 方法的效果要好0 RBM 的训练是成功应用 RBM 的关键, 同时也是使用深度学习技术解决实 际问题的关键0 Hinton 在 2010 年的技术报告 [159] 中提出了一个非常有助于 RBM 训练的指南0 以上讨论的 RBM 既是一个生成模型, 也是一个无监督模型, 因为它使用 隐变量来描述输入数据的分布, 而这个过程却没有涉及数据的标签信息0 然 而, 当有可利用的标签信息时, 标签信息可以和数据一起使用, 组成 “ 联合 数据集”, 然后使用 CD 算法来生成与数据相关的近似的 “ 生成” 目标函数0 另外, 还可以定义一个关于标签的条件似然的 “ 判别式” 目标函数0 判别式 RBM 可应用于分类任务中的参数微调[203] 0 RanZato 等人在文献 [297, 295] 中提出了一种称为 “ 对称稀疏编码机” (SParSe EnCOding Symmetri
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