深度学习算法的原理及应用

被引：22

作者：

胡侯立 ^{[1
]}

魏维 ^{[1
]}

胡蒙娜 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安通信学院

[2] 陕西师范大学教育学院

来源：

信息技术 | 2015年 / 02期

关键词：

深度学习; 神经网络算法; 受限波尔兹曼机; 自动编码机;

D O I：

10.13274/j.cnki.hdzj.2015.02.045

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示。从深度学习算法的基本原理入手,较为详细地讲解了深度学习算法的单层网络基本结构受限波尔兹曼机及其训练过程。最后通过自动编码机举例说明深度学习技术应用于手写数字识别所带来的性能提升,并对深度学习技术做了简单总结。

引用

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