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
- 基于springboot_ssm的个人博客系统源代码.zip
- 浙江理工大学 数字电路实验 实验七-时序逻辑电路的设计multisim电路模拟
- Matlab实现快速傅里叶变换（FFT）
- org.apache.tools.*需要的ant.jar包
- 静态网页照片墙制作
- ADXL345模块 51程序
- vuejs教程中文 高清完整.pdf版
- 小米10ProTWRP中文版-201229解压使用.zip
- TPC-DS测试包及tpc测试标准说明
- ARM嵌入式系统开发：软件设计与优化.pdf
- java题库_v1.1(1) (1).doc
- 车辆品牌327个（含logo图,mysql文件
- An Efficient Reliable Communication Scheme in Wireless Sensor Networks Using Linear Network Coding
- 解决docker报错Error response from daemon oci runtime error_centos安装docker
- 遗传算法 实现动力配煤+gui界面 matlab 7.1 调试
- Java实现图的m着色问题算法
- platform-tools-23.1.0(android sdk)
- JSP三大框架-酒店管理系统
- 网页游戏运营平台页游网站源码 THINKPHP二次开发
- 基于Java Web的医药管理系统
- 千里之行购物网站JSP源码-jsp+servlet+sql2005
- Excel—“撤销工作表保护密码”的破解并获取原始密码
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