深度学习中的无监督学习方法综述

发布时间：2017-06-16 17:15

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【摘要】：从2006年开始,深度神经网络在图像/语音识别、自动驾驶等大数据处理和人工智能领域中都取得了巨大成功,其中无监督学习方法作为深度神经网络中的预训练方法为深度神经网络的成功起到了非常重要的作用.为此,对深度学习中的无监督学习方法进行了介绍和分析,主要总结了两类常用的无监督学习方法,即确定型的自编码方法和基于概率型受限玻尔兹曼机的对比散度等学习方法,并介绍了这两类方法在深度学习系统中的应用,最后对无监督学习面临的问题和挑战进行了总结和展望.
【作者单位】： 解放军第181医院;国家数字交换系统工程技术研究中心;
【关键词】： 自编码 受限玻尔兹曼机 无监督学习 深度学习 神经网络
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)(2012CB315901)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 20世纪八十年代Hopfield将能量函数引入到神经网络中,用非线性动力学解释循环反馈网络的运行[1],同一时期,反向传播算法(Back Propagation算法,简称BP算法)[2]给多层神经网络提出了一种可靠的学习方法,引起了神经网络的一次高潮.但是在实际应用中,如果在神经网络初始参数完全

【参考文献】

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本文编号：456004