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基于深度信念网络的手写数字识别方法研究

         

摘要

多隐层神经网络的学习一直是大家关注的热点问题,而传统的学习算法并不能很好地适应于多隐层神经网络学习.提出了一种基于受限玻尔兹曼机的学习算法,将多隐层神经网络的学习变为多个受限玻尔兹曼机的顺序学习.将该方法应用于手写数字识别问题,取得了较好的识别结果.

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