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随感| 文章读后感|

learning multiple layers of representation总结（5）: 李蓉 2013-3-20 22:54; 具有快速准确推理的非线性模型：介绍受限波尔兹曼机（RBM），并指出它是寻找用于深度、有向产生式模型的高效学习算法的关键。像素具有二值的图像能用RBM的隐层来建模像素间的更高阶的相互关系。为了从训练图像集合中学习一个好 ...; 个人分类: 文章读后感|6100 次阅读|没有评论

learning multiple layers of representation 总结(4): 李蓉 2013-3-20 21:33; 关于用于多层产生式模型的近似推理：作者指出：除了考虑产生每个训练样例的log概率，还应考虑推理过程的准确度；如果其他都一样，我们希望近似推理方法尽可能精确；我们会选择一个模型也许它产生数据的概率不是最高，但是却能有对隐表示的更加准确的推理。因此很有意义 ...; 个人分类: 文章读后感|5549 次阅读|没有评论

Hinton文章learning multiple layers of representation总结: 李蓉 2013-3-2 22:33; 前两天看的文章，总结如下：在文章的开始，提出的思想是：不同于以往学习一个分类器的目标，而是希望学习一个生成模型（generative model）。作者指出，在一个神经网络中，如果它既包含自底向上的“识别”连接，也包含自顶向下的“生成”连接，就可以使用自底向上的过程来识别数据，而 ...; 个人分类: 文章读后感|6024 次阅读|没有评论

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