本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：從2006年開(kāi)始,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像/語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等大數(shù)據(jù)處理和人工智能領(lǐng)域中都取得了巨大成功,其中無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的預(yù)訓(xùn)練方法為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功起到了非常重要的作用.為此,對(duì)深度學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了介紹和分析,主要總結(jié)了兩類(lèi)常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,即確定型的自編碼方法和基于概率型受限玻爾茲曼機(jī)的對(duì)比散度等學(xué)習(xí)方法,并介紹了這兩類(lèi)方法在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的應(yīng)用,最后對(duì)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)進(jìn)行了總結(jié)和展望.
【作者單位】： 解放軍第181醫(yī)院;國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 自編碼 受限玻爾茲曼機(jī) 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)(2012CB315901)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 20世紀(jì)八十年代Hopfield將能量函數(shù)引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,用非線性動(dòng)力學(xué)解釋循環(huán)反饋網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行[1],同一時(shí)期,反向傳播算法(Back Propagation算法,簡(jiǎn)稱(chēng)BP算法)[2]給多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種可靠的學(xué)習(xí)方法,引起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一次高潮.但是在實(shí)際應(yīng)用中,如果在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)完全

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本文編號(hào)：456004