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    人工智能发展史(六)之受限玻尔兹曼机和深度置信网络那些事儿

    上周我们讲述了玻尔兹曼机的原理和相关的算法,我们知道为了使得其达到非常精确的解,需要非常漫长的过程,所以也就导致其应用非常困难。这周我们讲讲受限玻尔兹曼机是怎样从玻尔兹曼机演变而来,并为大家介绍Hinton在深度学习的奠基性工作——深度置信网络。 1 受限玻尔兹曼机RBM 什么是受限玻尔兹曼机?域玻尔兹曼机有什么关系和区别呢?我们先看看两者的结构图: 上图可以看到,受限玻尔兹曼机RBM就是讲BM的可见层和隐层自身之间的连接去掉了,简化了网络结构而已。BM的神经元只能取一个二值,但是RBM的神经元可以取任意类

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