精华内容
下载资源
问答
  • DBN训练过程

    万次阅读 2015-03-17 20:37:47
    有一种更好的神经网络模型,这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法,在深度学习里被称作深度信念网络DBN,这...DBN训练模型的过程中主要分为两步:  第 1 步:分别单独无监督地训练每一

                 有一种更好的神经网络模型,这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法,在深度学习里被称作深度信念网络DBN,这是目前非常流行的方法。

             经典的DBN网络结构 是由若干层 RBM 和一层 BP 组成的一种深层神经网络, 结构如下图所示.:

          

    DBN 在训练模型的过程中主要分为两步:
                 第 1 步:分别单独无监督地训练每一层 RBM 网络,确保特征向量映射到不同特征空间时,都尽可能多地保留特征信息;
                 第 2 步:在 DBN 的最后一层设置 BP 网络,接收 RBM 的输出特征向量作为它的输入特征向量,有监督地训练实体关系分类器.而且每一层 RBM 网络只能确保自身层内的 权值对该层特征向量映射达到最优,并不是对整个 DBN 的特征向量映射达到最优,所以反向传播网络还将错误信息自顶向下传播至每一层 RBM,微调整个 DBN 网络.RBM 网络训练模型的过程可以看作对一个深层 BP 网络权值参数的初始化,使DBN 克服了 BP 网络因随机初始化权值参数而容易陷入局部最优和训练时间长的缺点.这可以很直观的解释,DBNs的BP算法只需要对权值参数空间进行一个局部的搜索,这相比前向神经网络来说,训练是要快的,而且收敛的时间也少。

             上述训练模型中第一步在深度学习的术语叫做预训练,第二步叫做微调。最上面有监督学习的那一层,根据具体的应用领域可以换成任何分类器模型,而不必是BP网络。

             

     深度神经网络的另一个常见的应用是特征提取。

            文献:Philippe Hamel and Douglas Eck, LEARNING FEATURES FROM MUSIC AUDIO WITH DEEP BELIEF NETWORKS.

            通过训练一个5层的深度网络提取音乐的特征,用于音乐风格的分类,其分类精度比基于梅尔倒谱系数特征分类的方法提到了14个百分点。


    他们的实现思路非常简单,用上述层叠的多个RBM网络组成深度网络结构来提取音乐的特征。输入的原始数据是经过分帧,加窗之后的信号的频谱。分类器采用的是支撑矢量机SVM。对比的方法则是提取MFCC特征系数,分类器同样采用SVM。更多的细节和实验结果可以参考上面提到的文献。

        

            深度网络是一种良好的无监督学习方法,其特征提取功能能够针对不同概念的粒度大小,能够在很多领域得到广泛的应用。通常,DBN主要用于对一维数据的建模比较有效,例如语音。而通过级联多层卷积网络组成深度网络的模型主要用于二维数据,例如图像等。


    展开全文
  • DBN及预训练

    千次阅读 2018-11-11 20:33:56
    深度置信网络 如果,把hidden layers的层数增加,可以得到...训练过程: 1.首先充分训练第一个RBM; 2.固定第一个RBM的权重和偏移量,然后使用其隐性神经元的状态,作为第二个RBM的输入向量; 3.充分训练第二个R...

    深度置信网络

    如果,把hidden layers的层数增加,可以得到DBM;如果在靠近visible layer的部分使用贝叶斯置信网络(有向图模型,限制层中结点之间没有连接),在最远离可视层的部分使用RBM,就可以得到DBN

    训练过程:

    1.首先充分训练第一个RBM

    2.固定第一个RBM的权重和偏移量,然后使用其隐性神经元的状态,作为第二个RBM的输入向量;

    3.充分训练第二个RBM后,将第二个RBM堆叠在第一个RBM上方;

    4.重复上述的三个步骤多次;

    5.在输出层采用多项式概率分布来近视正确的标注y

     

    调优过程:使用Wake-Sleep算法进行调优

    1.除了顶层RBM,其他层RBM的权重被分成向上的认知权重和向下生成权重;

    2.Wake阶段:认知过程,通过外界的特征和向上的权重(认知权重)产生每一层的抽象表示(结点状态),并且使用梯度下降修改层间的下行权重(生成权重)

    3.Sleep阶段:生成过程,通过顶层表示和向下权重,生成底层的状态,同时修改层间向上的权重。

     

    噪自动编码器预训练

    鉴别性预训练(DPT)

     

    逐层BP,首先使用标注鉴别性训练一个单隐层DNN,直到全部收敛,接着在v1层和输出层之间插入一个新的随机化的隐藏层,再次利用鉴别性训练整个网络直到完全收敛,一直这样重复训练直到达到所需的隐藏层。

    DPT目标是调整权重使其接近一个较好的局部最优点。但是DPT不具有生成性DBN预训练中的正则化效果,DPT最好在获得大量训练数据的时候使用。

    混合预训练

           所有的预训练的目的都是为了调整DNN中的权重矩阵w,使其在开始时就达到一个比较好的状态,其训练出来的结果也会使得比随机初始权重好的效果,使其达到一个优化的效果。

    参考:<<Automatic Speech Recognition A Deep Learning Approach>>

    展开全文
  • DBN(深度信念网络) 在训练模型的过程中主要分为两步: 第 1 步:分别单独无监督地训练每一层 RBM 网络,确保特征向量映射到不同特征空间时,都尽可能多地保留特征信息; 第 2 步:在 DBN 的最后一层设置 BP 网络,...

    DBN(深度信念网络) 在训练模型的过程中主要分为两步:

    第 1 步:分别单独无监督地训练每一层 RBM 网络,确保特征向量映射到不同特征空间时,都尽可能多地保留特征信息;

     第 2 步:在 DBN 的最后一层设置 BP 网络,接收 RBM 的输出特征向量作为它的输入特征向量,有监督地训练实体关系分类器.而且每一层 RBM 网络只能确保自身层内的 权值对该层特征向量映射达到最优,并不是对整个 DBN 的特征向量映射达到最优,所以反向传播网络还将错误信息自顶向下传播至每一层 RBM,微调整个 DBN 网络.RBM 网络训练模型的过程可以看作对一个深层 BP 网络权值参数的初始化,使DBN 克服了 BP 网络因随机初始化权值参数而容易陷入局部最优和训练时间长的缺点.

    展开全文
  • DBN由多个RBM堆叠而成,训练过程由预训练和微调构成 深度信念网络训练步骤: (1)预训练:分别单独无监督的训练每一层RBM网络,确保特征向量映射到不同特征空间,都尽可能的保留特征信息;它通过一个非监督贪婪...

    深度信念网络在处理维数比较多的数据时,可以起到压缩数据维度的作用。其经典结构为:
    在这里插入图片描述

    DBN由多个RBM堆叠而成,训练过程由预训练和微调构成
    深度信念网络训练步骤:
    (1)预训练:分别单独无监督的训练每一层RBM网络,确保特征向量映射到不同特征空间,都尽可能的保留特征信息;它通过一个非监督贪婪逐层方法预训练获得权重(即不要类标,不断拟合输入,依次逐层)。在这个过程中,数据输入到可见层,生成一个向量V,在通过权值w传给隐藏层,得到h,由于隐藏层之间是无连接的,所以可以并行得到隐藏层所有节点值。通过隐层激活单元和可视层输入之间的相关性差别(通过能量函数来度量网络的稳定性,优化函数是根据求能量函数球指数后,归一化,然后最大似然得到)就作为权值更新的主要依据。具体公式?
    从单层的RBM训练说起,可见层是用来接受输入信号,隐藏层用来提取特征,RBM是通过无监督学习自动找到研究问题的最佳特征。
    (2)在 DBN 的最后一层设置 BP 网络,接收 RBM 的输出特征向量作为它的输入特征向量,有监督地训练实体关系分类器.而且每一层 RBM 网络只能确保自身层内的 权值对该层特征向量映射达到最优,并不是对整个 DBN 的特征向量映射达到最优,所以反向传播网络还将错误信息自顶向下传播至每一层 RBM,微调整个 DBN 网络.RBM 网络训练模型的过程可以看作对一个深层 BP 网络权值参数的初始化,使DBN 克服了 BP 网络因随机初始化权值参数而容易陷入局部最优和训练时间长的缺点.


    转载:
    https://blog.csdn.net/u013714645/article/details/74892888
    https://blog.csdn.net/NIeson2012/article/details/52184189

    展开全文
  • DBN的学习一般都是从Hinton的论文A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets开始。如果没有相关的背景知识,不知道问题的来由,这篇论文读起来是相当费劲的。 学习过程中主要参考了三篇文献,尤其是其中第二篇...
  • dbn

    千次阅读 2017-09-02 16:45:07
    另外,有一篇文章《RBM原理理解》写的很详细,每个过程都有详细推导,也就通俗化的理解。我这里也有做根据文章对博文做了相关补充。 我们目前的讨论的神经网络,虽然学习算法不同,但基本上架构还是相同的,就是都是...
  • DBN

    2019-08-09 21:49:31
    1、传统的神经网络一般都是单隐层,最多两个隐层,因为一旦神经元个数太多、隐层太多,模型的参数数量迅速增长,模型训练的时间非常之久; 2、传统的神经网络,随着层数的增加,采用随机梯度下降的话一般很难找到...
  • DBN(深度置信网络)解析

    万次阅读 2016-12-14 22:42:01
    DBN训练方法: 第 1 步:(预训练) 分别单独无监督地训练每一层 RBM 网络,确保特征向量映射到不同特征空间时,都尽可能多地保留特征信息;(H0可以看作H1的可见层)第 2 步:(微调) 在 DBN
  • BP神经网络的反向训练过程

    千次阅读 2017-11-05 15:31:34
    BP神经网络的反向训练过程
  • 问题   神经网络很容易被对抗样本戏弄。一个金鱼图片本来可以分类正确。...  Ian Goodfellow提出了训练这些对抗样本的理念。它们可以自动的生成并添加到训练集中。结果表明,除了对对抗样本...
  • DBN模型

    千次阅读 2015-07-19 13:39:10
    2.训练DBN过程训练DNN的过程一致,预先训练每一层RBM作为初始权值,然后再对网络进行fine-tune; PS:相关公式推导 PS:参考文献 An Introduction to Restricted Boltzmann Machines ...
  • 机器学习——DBN深度信念网络详解

    万次阅读 2016-08-11 16:48:02
    使用BP算法单独训练每一层的时候,我们发现,必须丢掉网络的第三层,才能级联自联想神经网络。然而,有一种更好的神经网络模型,这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法,在深度学习里被...
  • 深度学习基础(CNN详解以及训练过程1) 深度学习是一个框架,包含多个重要算法:  Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted ...
  • 然后根据隐含层和误差的关系, 提出一种基于重构误差的网络深度判断方法, 在训练过程中自组织地训练网络, 使其能够以一种接近人类处理问题的方式解决AI 问题. 手写数字识别的实验表明, 该方法能够有效提高运算效率, ...
  • RBM&DBN

    2015-03-14 00:06:55
    RBM(Restricted Boltzmann Machines) 限制玻尔兹曼机是一种统计神经网络,是基于能量的模型...其采用的算法为CD(contrastive divergence),其推导过程可参见 受限波尔兹曼机简介 - 张春霞 。 CD算法步骤为。。。
  • DBN 是由多层 RBM 组成的一个神经网络,它既可以被看作一个生成模型,也可以当作判别模型,其训练过程是:使用非监督贪婪逐层方法去预训练获得权值。  训练过程:  1. 首先充分训练第一个 RBM;  ...
  • DBN深度置信网络的实现

    千次阅读 热门讨论 2018-09-12 20:58:14
    “` 深度置信网络(DBN)是由一系列的玻尔兹曼机...代码实现DBN过程,请参考matlab的深度学习工具箱:DeepLearnToolbox&amp;nbsp; 。 而关于深度置信网络的原理部分,请参考大神 peghoty的博客:ht...
  • DBN网络详解

    2019-10-17 16:20:05
    RBM 网络只能确保自身层内的 权值对该层特征向量映射达到最优,并不是对整个 DBN 的特征向量映射达到最优,所以反向传播网络还将错误信息自顶向下传播至每一层 RBM,微调整个 DBN 网络.RBM 网络训练模型的过程可以看作...
  • 初识深度信念网络DBN

    2018-03-02 15:36:50
    【概述】周志华老师所著的《机器学习》5.6节对DBN的描述可以用简单一句话来概括:DBN由多层受限Boltzmann机(RBM)堆叠而成,各层RBM预训练完成后,利用一层BP对整个网络进行训练。那么问题来了,RBM是个什么?...
  • DBN程序剖析_updated

    2019-10-03 17:40:47
    1.类DBN 1.__init__ 创建类对象。 DBN是一个多层感知器,它的每个...然后对这些RBM层进行训练。由于和MLP层权重是同一个,意味着MLP的权重改变。 最后进行微调。通过对MLP进行随机梯度下降来完成 按...
  • 深度信念网络DBN

    千次阅读 2017-03-08 20:28:14
    DBN 是由多层 RBM 组成的一个神经网络,它既可以被看作一个生成模型,也可以当作判别模型,其训练过程是:使用非监督贪婪逐层方法去预训练获得权值。  训练过程:  1. 首先充分训练第一个 RBM;  ...
  • RBM DBN(SIMPLIFIED)

    2017-11-07 19:33:48
    RBM DBN(simplified)
  • DBN深度信念网络算法

    千次阅读 2016-11-05 20:25:29
    讲了讲历史,RBM对DBN的模拟,从而带来了deep learning的革命。 1 受限波尔兹曼机RBM的基本模型 介绍0-1状态的BM和RBM,同一类单元的条件独立性,激活概率等。 2. 基于对比散度的RBM快速学习算法 RBM的...
  • DBN深度信念网络介绍

    千次阅读 2019-06-25 17:10:57
    使用BP算法单独训练每一层的时候,我们发现,必须丢掉网络的第三层,才能级联自联想神经网络。然而,有一种更好的神经网络模型,这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法,在深度学习里被...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,357
精华内容 1,742
关键字:

dbn训练过程