玻爾茲曼機學習機制的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，從海量數(shù)據(jù)中學習出數(shù)據(jù)的潛在特征層次已成為機器學習領域中的熱點，深度學習就是旨在解決這一問題的一種無監(jiān)督學習方法。隨著深度學習的廣泛應用，其構(gòu)成基礎——玻爾茲曼機學習也越來越受到人們的關注。本文詳細闡述了廣義玻爾茲曼機模型的通用學習方法，重點研究了玻爾茲曼機學習的兩種擴展應用:受限玻爾茲曼機和深度玻爾茲曼機。本文將受限玻爾茲曼機在協(xié)同過濾中進行建模，并將其應用于KDD CUP中，實驗結(jié)果表明該模型的推薦準確率要高于其它單個的推薦

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