Theoretical results suggest that in order to learn the kind of complicated
functions that can represent high-level abstractions (e.g., in
vision, language, and other AI-level tasks), one may need deep architectures.
Deep architectures are composed of multiple levels of non-linear
operations, such as in neural nets with many hidden layers or in complicated
propositional formulae re-using many sub-formulae. Searching
the parameter space of deep architectures is a difficult task, but learning
algorithms such as those for Deep Belief Networks have recently been
proposed to tackle this problem with notable success, beating the stateof-
the-art in certain areas. This monograph discusses the motivations
and principles regarding learning algorithms for deep architectures, in
particular those exploiting as building blocks unsupervised learning of
single-layer models such as Restricted Boltzmann Machines, used to
construct deeper models such as Deep Belief Networks.
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小马,计算机专业,MBA,有证券从业资格和基金从业资格,且对金融有着浓厚的兴趣,是一个快速进化的期权散户:1年时间利用期权从5万元赚到500多万元。刻苦好学、懂...
同济大学风险管理与保险学博士,上海对外经贸大学教授、保险系诸如,兼容中国保险学会理事、上海保险学常务理事。曾在某大型保险公司兼职从事保险销售工作5年,对保险业和...
病理学 第2版 本书特色 《病理学(第2版)》:供临床、基础、检验、预防、护理、口腔、药学等专业用。病理学 第2版 目录 **章 绪论/1第二章 细胞、组织的适...
DanielDennettisoneofthemostinfluentialthinkersattheinterfacebetweenphilosophyand...
Thisbookisnotaconventionalintroductiontothephilosophyofmind,norisitacontribution...