机器学习笔记之深度信念网络(一)背景介绍与结构表示

机器学习笔记之深度信念网络——背景介绍与结构表示 引言深度信念网络场景构建深度信念网络的联合概率分布 引言 从本节开始,将介绍深度信念网络。 深度信念网络 深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)于2006年提出的模型,并正式提出了深度学习的概念。 在当时,将深度信念网络应用在分类问题中,其超过了当时主流的支持向量机 + 核技巧的...

【07】概率图推断之信念传播

概率图推断之信念传播 文章目录 将变量消除视为信息传递信息传递算法加总乘积信息传递因子树上的加总乘积信息传递最大乘积信息传递总结 在《概率图推断之变量消除算法》中,我们讲了变量消除算法如何对有向图和无向图求 P ( Y ∣ E = e ) P(Y \mid E = e) P(Y∣E=e)的边缘概率。 然而变量消除算法有个致命的缺陷:如果我们问模型另一个请求,比如 P ( Y 2 ∣ E 2 = e ...

机器学习笔记之Sigmoid信念网络(一)对数似然梯度

机器学习笔记之Sigmoid信念网络——对数似然梯度 引言回顾:贝叶斯网络的因子分解Sigmoid信念网络对数似然梯度推导过程梯度求解过程中的问题 引言 从本节开始,将介绍 Sigmoid \text{Sigmoid} Sigmoid信念网络。 回顾:贝叶斯网络的因子分解 Sigmoid \text{Sigmoid} Sigmoid信念网络,其本质上就是 ,这说明它是一个有向图模型。在概率图模型——...
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