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tensorflow session _彭亮_验证码识别算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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模型通过其能量函数定义: Ess (X, S, h) = — ∑ XT W:,iSihi + 2 XT (Λ + ∑ Φihj X + 2 ?L αis2 一 αiμisihi 一 bihi + αiμ2hi, i i i 其中 bi 是尖峰 hi 的偏置, Λ 是观测值 X 上的对角精度矩阵。参数 αi > 0 是实值平 板变量 si 的标量精度参数。参数 Φi 是定义 X 上的 h 调制二次惩罚的非负对角矩 阵。每个μi是平板变量Si的均值参数。 利用能量函数定义的联合分布,能相对容易地导出 SSRBM 条件分布。例如,通 过边缘化平板变量S,给定二值尖峰变量h,关于观察量的条件分布由下式给出 其中CXIh =(A + E Φihi ^i α-1hi甲,iWTi)-1。最后的等式只有在协方差矩阵 CXs|sh 正定时成立。 由尖峰变量选通意味着h G) S上的真实边缘分布是稀疏的。这不同于稀疏编码, 其中来自模型的样本在编码中 ‘‘几乎从不'' (在测度理论意义上)包含零,并且需 要MAP推断来强加稀疏性。 相比 mCRBM 和 mPOT 模型, S(SRBM 以
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