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多隐层神经网络的学习一直是大家关注的热点问题,而传统的学习算法并不能很好地适应于多隐层神经网络学习。提出了一种基于受限玻尔兹曼机的学习算法,将多隐层神经网络的学习变为多个受限玻尔兹曼机的顺序学习。将该方法应用于手写数字识别问题,取得了较好的识别结果。
基于深度信念网络的手写数字识别方法研究
【摘 要】
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多隐层神经网络的学习一直是大家关注的热点问题,而传统的学习算法并不能很好地适应于多隐层神经网络学习。提出了一种基于受限玻尔兹曼机的学习算法,将多隐层神经网络的学习
【机 构】
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滨州市科学技术情报研究所
【出 处】
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山东工业技术
【发表日期】
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2016年12期
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