深度置信神经网络(DBN-DNN) 技术标签:BP神经网络深度置信网络DBN-DNN算法 1.1 BP神经网络 BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络,是目前应用比较广泛的一种神经网络结构。BP网络神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分构成,...
【摘要】针对语音识别中 DBN-DNN 训练时间过长的问题,提出了一种 DBNDNN 网络的快速训练方法。该方法从减少误差反向传播计算量的角度出发,在更 新网络参数时,通过交替变换网络更新层数来实现加速;同时,也设计了逐渐减少 网络全局更新频率和逐渐减少网络更新层数两种实施策略。这种训练方法可以与多 种 DNN 加速训练...
经典的DBN网络结构 由若干层 RBM 和一层 BP 组成的一种深层神经网络 DBN 在训练模型的过程中主要分为两步: 第1 步:分别单独无监督地训练每一层 RBM 网络,确保特征向量映射到不同特征空间时,都尽可能多地保留特征信息; 第2 步:在 DBN 的最后一层设置 BP 网络,接收 RBM 的输出特征向量作为它的输入特征向量...
本质上DBN是通过数据自身的拟合提取更好的特征，给DNN作预训练，跟用AutoEncoder预训练道理是差不多，可...
(Variational mode decomposition, VMD)参数的优化,同时以信号相关系数和峭度值最大为选取原则,确定有效的本征模态函数(Intrinsic mode function, IMF),并将IMF有效分量的排列熵和均方根值作为高维特征向量输入深度信念网络(Deep belief network, DBN-DNN),实现了对齿轮泵运行状态进行监测.结果表明,该方法...
DBN(深度信念网络)属于DNN(深度神经网络)的一种。 DNN,即深度神经网络,是一种层级结构的神经网络,由多个神经元组成,每个神经元与前一层的所有神经元相连,信息从输入层传递到输出层,没有循环连接。DNN可以看作是一个通用的函数逼近器,能够学习复杂的非线性映射关系。然而,由于DNN的全连接特性,其参数数量通常很大,...
DBN，深度信念网络，是对联合概率密度函数建模p（x,y）DNN，则是对条件概率密度函数建模p（y|x）...
针对语音识别中DBN-DNN训练时间过长的问题,提出了一种DBN-DNN网络的快速训练方法.该方法从减少误差反向传播计算量的角度出发,在更新网络参数时,通过交替变换网络更新层数来实现加速;同时,也设计了逐渐减少网络全局更新频率和逐渐减少网络更新层数两种实施策略.这种训练方法可以与多种DNN加速训练算法相结合.实验结果表明,在...
丕子同学整理点自己的代码:Lp_LR、Pagerank(MapReduce)、pLSA、BoW、DBN、DNN 听说如果你在github等代码托管平台上有自己的开源工具,可以写进简历,是一个加分~ 那就整理整理之前的一些代码片段。 PG_ROC_PR_R:R语言绘制ROC和PR曲线。R PG_PageRank:mapreduce版本的pagerank计算方法。Shell awk ...
prop, while DNN has a pure supervised training with back-prop. However, I think one could say that DBNs are a subset of DNNs. DNN is a general concept which refers to a neural network with a lot of layers. The pretraining of DBN has shown to be beneficial if the training set is ...