dbn算法原理dbn算法原理 深度置信网络(DBN)是一种很厉害的人工智能模型,原理如下: 基础组件:受限玻尔兹曼机(RBM)。 这是DBN 的基本组成部分,结构上就两层,一个可见层和一个隐藏层。层里面的神经元之间不连接,但可见层和隐藏层的神经元全都相互连接 。 它的工作过程基于能量的概念: 能量函数:给定可见层状态和
fedbn算法原理 FedBN算法是一种联邦学习算法,其原理是在每个客户端上训练一个局部模型,并使用批量归一化层(BN)对局部模型进行归一化处理。然后,将归一化层的参数聚合到全局模型中,以实现全局模型的更新。与FedAvg算法不同的是,FedBN算法假设局部模型具有BN层,并且BN层的参数不参与聚合。这意味着在聚合过程中,BN层...