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
- 酒店订房系统用例 顺序图 包图 类图等
- IoComp 4.04 sp2 for 10.2 Tokyo
- 有赞接口调用demo
- 用MATLAB实现的ofdm的信道估计-用MATLAB实现的ofdm的信道估计1.rar
- android自定义混淆字典
- Kinect2.0入门教程(含unity结合)
- 迪兰酷能R9 390 8G D5 海力士原版BIOS
- Android应用源码校园信息掌上平台项目源码
- 中华学习机模拟器mame2019-06-04.7z
- 三维模型上两点之间的测地线距离 Geodesic Distance
- TS流解析源码，本地文件可直接转化
- 运用opencv的c++图像单点相关系数匹配程序
- javascript 导出excel.html
- IEC 60335-2-24：2020 制冷器具、冰淇淋器具和制冰机的安全要求 - 最新的英文完整版（126页）
- superReport.zip
- 2.4G智能定位管理系统软件手册.pdf
- 算法设计、分析与实现从入门到精通 C、C++和JAVA
- OFDM_16QAM
- Serv-U 5.0
- glide-3.7.0.jar
- TeeChart绘图示例(VB版)
- 数据挖掘复习题
- 直流无刷电机双闭环调速系统
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