资料 | Geoffrey Hinton 北京大学讲座 PPT -- Deep Belief Nets

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Geoffrey Hinton 北京大学讲座 PPT -- Deep Belief Nets

2006年，人们对深度神经网络的兴趣重新燃起。这是由于发现有一种简单而有效的方法，可以将深层网络作为未标记数据的生成模型进行预训练。经过训练的网络可以进行有区别的微调，从而在标记数据上获得优异的性能。在本次讲座中，Hinton 将描述用于深度信念网络的预训练程序，并展示它是如何从早期的玻尔兹曼机训练程序演变而来的——该训练程序在理论上很优雅，但效率过低，且不实用。除此之外，Hinton 还将展示训练前的程序如何克服，在和训练紧密相连的信念网络中的一个主要实践问题。

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