信息技术
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신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2015年
2期
175-177
,共3页
深度学习%神经网络算法%受限波尔兹曼机%自动编码机
深度學習%神經網絡算法%受限波爾玆曼機%自動編碼機
심도학습%신경망락산법%수한파이자만궤%자동편마궤
deep learning%neural network algorithm%restricted boltzmann machines%autoencoder
深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示.从深度学习算法的基本原理入手,较为详细地讲解了深度学习算法的单层网络基本结构受限波尔兹曼机及其训练过程.最后通过自动编码机举例说明深度学习技术应用于手写数字识别所带来的性能提升,并对深度学习技术做了简单总结.
深度學習作為一種新興的多層神經網絡降維算法,通過組建含有多箇隱層的神經網絡深層模型,對輸入的高維數據逐層提取特徵,以髮現數據的低維嵌套結構,形成更加抽象有效的高層錶示.從深度學習算法的基本原理入手,較為詳細地講解瞭深度學習算法的單層網絡基本結構受限波爾玆曼機及其訓練過程.最後通過自動編碼機舉例說明深度學習技術應用于手寫數字識彆所帶來的性能提升,併對深度學習技術做瞭簡單總結.
심도학습작위일충신흥적다층신경망락강유산법,통과조건함유다개은층적신경망락심층모형,대수입적고유수거축층제취특정,이발현수거적저유감투결구,형성경가추상유효적고층표시.종심도학습산법적기본원리입수,교위상세지강해료심도학습산법적단층망락기본결구수한파이자만궤급기훈련과정.최후통과자동편마궤거례설명심도학습기술응용우수사수자식별소대래적성능제승,병대심도학습기술주료간단총결.
