谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程[5.5]:受限玻尔兹曼机——对比散度(参数更新)

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程,会每天在公众号中推送一到两节课,并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后,我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第五章节的第五节课。

课程主要内容

  1. 回顾上一节的内容,介绍训练过程。(P2)
  2. 训练过程。(P3)
  3. 讨论对比散度的推导。(P4-P6)
  4. 对比散度的伪代码实现。(P7)
  5. CD-k 和 Gibbs 采样。(P8)
视频内容

PPT 解释如下:

P1. 首页

P2. 回顾上一节的内容,介绍训练过程。

P3. 训练过程。

P4. 讨论对比散度的推导。

P5. 讨论对比散度的推导。

P6. 讨论对比散度的推导。

P7. 对比散度的伪代码实现。

P8. CD-k 和 Gibbs 采样。

课程作业

手动推导 PPT 里面的公式。

讲师简介

Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授,并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出,非常适合从零开始学习。

本文为 AI100 原创,转载需得到本公众号同意。

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2017-03-01

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