一种基于重构误差的连续型深度信念网络的深度确定方法

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【摘要】

：

<正>针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法.多个连续型受限玻尔兹曼机(Contin

【作者】

：

王功明李文静乔俊飞

【机构】

：

北京工业大学电子信息与控制工程学院; 计算智能与智能系统北京市重点实验室;

【发表日期】

：

2004年期

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<正>针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法.多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN,通过分析CRBM的重构误差

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