ydq1206的博客

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,简称RBM)是由Hinton和Sejnowski于1986年提出的一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network)，该网络由一些可见单元(visible unit，对应可见变量，亦即数据样本)和一些隐藏单元(hidden unit，对应隐藏变量)构成，可见变量和隐藏变量都是二元

随着谷歌最近的TesnsorFlow V1.0的发布和技术峰会的举办，TesnsorFlow就逐步走入了更多人的视野了，深度学习也将会推向另一个热潮，我也尝试了下TesnsorFlow在Mac上的安装与调试，下面讲述下步骤。我的安装主要是与Python相结合使用的，TesnsorFlow的安装会涉及到很多辅助的安装库，所以建议直接先安装anaconda，它包含了很多库 所以整个安装与调试分为了三步

本系列梗概本次想分享的是迁移学习，不是像目前大部分的论文一样讲想法讲思路，当然我不是觉得思路想法不重要，其实是觉得很重要，但同时我也是一个很注重实战的人，所以想在这里通过一次金融大数据比赛来跟大家分享一次实战经验，谈谈迁移学习。大致分为五个章节来叙述： 1.事情前因后果的概述，思路之类的 2.数据的预处理 3.构建深度学习网络 4.迁移深度学习网络 5.再次构建深度学习网络题目梗概1、首先