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Hinton神经网络公开课13 Stacking RBMs to make Deep Belief Nets

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发布于 2017/05/31 23:06
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Hinton神经网络公开课13 Stacking RBMs to make Deep Belief Nets
这次课比较轻松,先回顾反向传播的历史,探讨其在90年代遭到冷落的原因。然后过渡到概率图模型,讲了Deep Belief Net及其与RBM的异同、训练算法等。反向传播简史这个著名的算法在70和80年代被重复发明多次:Bryson & Ho (1969) linearWerbos (1974)Rumelhart  et. al. in 1981Parker (1985)LeCun (1985)Rumelhart et. al. (1985)反向传播给了人们训练多层非线性feature det...

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