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问如何训练像RBM这样的无监督神经网络？
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Stack Overflow用户

提问于 2015-08-19 07:58:06

回答 1查看 415关注 0票数 1

这个过程正确吗？

假设我们有一堆数据，比如MNIST。

我们只需将所有这些数据(没有标签)提供给RBM，并从训练好的模型中重新采样每个数据。

然后，可以将输出作为新的数据进行分类。

我的理解正确吗？使用RBM的目的是什么？

machine-learning

statistics

deep-learning

rbm

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2015-08-22 08:53:15

你是对的，RBMs是一种无监督学习算法，通常用于降低特征空间的维数。另一种常见的方法是使用自动编码器。

RBM使用对比散度算法进行训练。这个算法最好的概述来自Geoffrey Hinton，他提出了这个算法。https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/guideTR.pdf

在http://jmlr.org/papers/volume11/erhan10a/erhan10a.pdf上可以找到一篇关于无监督学习如何提高性能的优秀论文。这篇论文表明，无监督学习提供了更好的泛化和过滤(如果使用CRBMs)

票数 3

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/32084433

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