Deep Belief Networks and deep learning

深信不疑网络 深度学习 Softmax函数 人工智能 过度拟合 计算机科学 玻尔兹曼机 人工神经网络 机器学习 深层神经网络 限制玻尔兹曼机
作者
Yuming Hua,Jinpeng Guo,Hua Zhao
标识
DOI:10.1109/icaiot.2015.7111524
摘要

Deep Belief Network is an algorithm among deep learning. It is an effective method of solving the problems from neural network with deep layers, such as low velocity and the overfitting phenomenon in learning. In this paper, we will introduce how to process a Deep Belief Network by using Restricted Boltzmann Machines. What is more, we will combine the Deep Belief Network together with softmax classifier, and use it in the recognition of handwritten numbers.
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