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【摘 要】
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受限玻尔兹曼机是一种随机神经网络生成模型,广泛应用于特征降维、协同推荐等任务中。近年来,以受限玻尔兹曼机为核心结构单元的深层信念网络、深层玻尔兹曼机等深层神经网络模型已成为一类重要的深度学习模型,在手写体数字识别、图像识别等任务中均获得了重要的进展。但是,目前常用的受限玻尔兹曼机学习算法对比散度（Contrastive Divergence,CD）是一种近似算法,其收敛性、学习速度、学习性能等理论
【机 构】
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北京邮电大学
【出 处】
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北京邮电大学
【发表日期】
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2016年01期
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