深度置信网络 Deep belief network
什么是深层信仰网络？ 深度信念网络是使用概率和无监督学习来产生输出的算法。它们由二进制潜在变量组成，并且包含无向层和有向层。 与其他模型不同，深度信任网络中的每一层都学习整个输入。在卷积神经网络中，第一层仅过滤基本特征（例如边缘）的输入，而第二层则重组前一层找到的所有简单模式。另一方面，深度信仰网络在全局范围内运作，并按顺序调节每一层。 深度信任网络（DBN）架构 网络就像一堆受限的玻尔兹曼机器（
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