期刊文章详细信息
基于深度信念网络的手写数字识别方法研究
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]滨州市科学技术情报研究所,山东滨州256600
年 份：2016
期 号：12
起止页码：132-133
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：多隐层神经网络的学习一直是大家关注的热点问题,而传统的学习算法并不能很好地适应于多隐层神经网络学习。提出了一种基于受限玻尔兹曼机的学习算法,将多隐层神经网络的学习变为多个受限玻尔兹曼机的顺序学习。将该方法应用于手写数字识别问题,取得了较好的识别结果。
关 键 词：深度信念网络 受限玻尔兹曼机 模式识别
分 类 号：TP391.41]
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