深度信念网络研究现状与展望
深度信念网络(Deep belief network, DBN)是一种基于深度学习的生成模型, 克服了传统梯度类学习算法在处理深层结构所面临的梯度消失问题, 近几年来已成为深度学习领域的研究热点之一.基于分阶段学习的思想, 人们设计了不同结构和学习算法的深度信念网络模型.本文在回顾总结深度信念网络的研究现状基础上, 给出了其发展趋势.
文件下载
评论信息
其他资源
- Sound Reproduction - Loudspeakers And Rooms (Floyd Toole)
- 基于stm32的红外代码程序
- RBPF的matlab程序
- Java实战项目源码音乐网站.rar
- macOS 10.15.4 VMware虚拟机镜像.txt
- 学生信息管理系统 项目数据库设计说明书 .doc
- python-3.7.3-amd64.exe 安装包
- 数字设计和计算机体系结构原书第二版奇数题答案
- Linux下实现的简单文件服务器与客户端
- 基于matlab的改进的lzw的算法实现
- OSG与OSGB批量转化工具
- hadoop2lib.tar.gz
- IEC61850-9-2译文
- 泛函分析（日）吉田耕作著 中文版 1980 高清 完整
- 通过主题建模对即席信息检索的简单增强
- Solid Edge 培训资料 01515-构造基本特征.pdf
- welpwn pwn 入门题
- DaoTest.zip
- obs2612.dmg
- 织梦医院在线预约插件
- 决策理论与方法-刘业z 2016考试试卷
- ACM教程（多个word+pdf分类）
- VESA Signal 1600 x 1200 @ 60 Hz timing.pdf
- 思科C7200路由器ios
- 开源写日志库 easylogging
- IMDB影评倾向分类数据集
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明