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deep boltzmann machine
搜索结果 - 5
GSNs：生成随机网络
提出了一种新的基于马尔科夫链的生成随机网络（GSN）框架作为概率模型的训练原则，并通过具有反向传播的梯度来学习该链的转移算子，该理论提供了关于依赖网络和广义伪似然的有趣解释，试验结果验证了该理论在两个图像数据集中的有效性，并且在训练时不需要
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9 years ago
ICLR
使用中心化的高斯二元深度伯劳兹曼机对视觉皮层自发活动的相关性进行建模
该研究提出一种基于深度玻尔兹曼机的模型来分析早期大脑视觉区的自发性皮层活动，证明了该模型可以正确反映自发性活动的模式，并可以在没有预训练的情况下进行训练。
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11 years ago
用深度玻尔兹曼机对文档进行建模
我们介绍了一种适用于从大型非结构化文档集中建模和提取潜在语义表示的深度玻尔兹曼机模型。我们成功地弥补了训练具有合适的参数绑定的 DBM 的明显困难。这种参数绑定实现了高效的预训练算法和一种有助于推理的状态初始化方案。该模型的训练效率与标准受
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11 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
基于无度量的自然梯度算法用于玻尔兹曼机联合训练
本文介绍了度量自由自然梯度（MFNG）算法用于训练玻尔兹曼机，并通过联合训练三层深玻尔兹曼机的任务验证了 MFNG 的更快收敛速度。
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11 years ago
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