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稀疏分布数据中是否可以避免维数灾难采用类何比学习规则？
本文探讨了大脑如何使用 Hebbian 学习规则来避免高维稀疏分布表示的 “维度灾难” 问题，并使用特定的稀疏数据集来证实使用 Restricted Boltzmann Machines 分类器的好处。
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2 years ago
连续反向传播：带有持续随机性的随机梯度下降
在神经网络的反向传播算法中，初始随机权重对于其整个训练过程至关重要，但在不断学习的设置下，其学习性能会逐渐下降，为了解决这个问题，提出了一种名为 Continual Backprop 的新算法，通过连续注入随机特征，它在有监督和增强学习问题
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3 years ago
AAAI
Kickback 削减反向传播的红色条条：神经网络中生物学可行的信用分配
本文中，我们对反向传播（Backprop）算法以及信用分配问题进行了重新审视，提出了一个新的算法 ——Kickback。通过对其性能设立担保限度，我们分解反向传播为一系列交互式的学习算法，并将其误差信号分解。最后，我们给出了 Kickbac
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10 years ago
ICML
基于反向传播训练的深度生成随机网络
该论文提出了一种新的概率模型训练原则 —— 基于学习马尔可夫链的转移算子，其稳态分布估计数据分布，并能采样出变量的子集。我们提供了一些定理以证明该方法的有效性，该方法也能适用于带有缺失变量的情况，并且不需要分层逐层预训练。
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11 years ago
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