今天分享深度学习经典模型DBN,所有内容均来自于我的毕业论文,供大家交流学习。
深度信念网络(DBN:Deep belief networks)之所以取这个名字,是由于它本身几乎是由多个受限玻尔兹曼机或者变分自编码机堆砌而成。 实践表明一层一层地对这种类型的神经网络进行训练非常有效,这样每一个自编码机或者受限玻尔兹曼机只需要学习如何编码前一神经元层的输出。这种训练技术也被称为贪婪训练,这里贪婪的意思是通过...
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贝叶斯信念网络(Bayesian Belief Networks, BBNs)是一种基于概率论的图形化模型,它通过有向无环图(DAG)来表示变量之间的条件依赖关系。每个节点代表一个随机变量,而连接节点的边则表示了变量间的直接相互影响。BBNs能够有效地表达不确定性信息,并提供了一种结构化的方式来描述复杂系统中各个组成部分之间的交互作用。...
深度信念网络是一种生成型概率模型,是由多个限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)堆叠组成的层次结构。 DBN是通过堆叠RBMs而成,如图1所示,使用输入样本观测值作为第一层RBM的输入,将由输入训练出的输出作为第二层RBM的输入,以此类推,通过叠加RBM模型完成深度模型的构建。
浅析深度信念网络模型_任楚岚 下载积分:825 内容提示: 《网络安全技术与应用》2021 年第 01 期 操作系统、网络体系与服务器技术 ‖9‖ 作用。一般来说,从企事业单位到个人用户,都会将防火墙设置在内部网络系统与外部网络系统的交接之处,从而降低安全风险,对病毒和恶意代码等进行拦截,保证计算机的网络安全。用户可以...
本文在对深度信念网络进行深入理论研究的基础上,将其简单应用于故障指示器识别中。本文从能量公式出发,推导了DBN的权值和偏置的表达式,建立了DBN的基本等效模型。基于此模型,从表达式的角度解释了权值和偏置的意义、权值和偏置收敛的最终目标;偏置与信号的能量的关系,与概率的关系。从模型的角度分析了分类的极限性能;给...
<模型汇总-4>开山鼻祖-深度信念网络DBN,今天给大家分享深度学习经典模型深度信念网络-DBN,它与现在流行的变分自动编码器VAE和生成对抗网络GAN是一脉相承的。
针对现有铁路信号设备故障识别算法特征提取不准确导致正确率偏低的问题,提出了深度信念网络(DBN)的故障识别模型。该模型首先利用无监督训练方法对DBN的多个堆叠受限玻尔兹曼机(RBM)进行预训练,获得网络初始参数;然后,结合铁路信号设备识别问题,构建BP神经网络,利用有标签样本进行反向传播训练,实现网络参数微调。实验结果表明,...
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