达奇

DARCH：用于深建筑和受限玻尔兹曼机器的封装。DARCH包是建立在G. E. Hinton和R. R. Salakhutdinov的代码基础上的（可在Matlab代码中用于深度信念网：上次访问：01.082013）。该软件包用于生成具有多层（深层结构）的神经网络，并用出版物“深度信念网快速学习算法”（G. E. Hinton，S. Osindero，Y. W. Teh）和“用神经网络减少数据的维数”（G. E. Hinton，R. R. Salakhutdinov）来介绍它们。该方法包括用G. E Hinton（2002）发布的对比发散法进行预训练，并利用已知的反向传播或共轭梯度的训练算法进行微调。

本软件关键词

这里的任何东西都将在支持画布元素的浏览器上被替换。

ZBMaCT中的参考文献（187篇文章中引用）

显示结果1至20的187。
按年份排序（引文）
  1. 代萨纳，Mattia；Snn'Rr，克里斯托夫：和积图形模型（2020）
  2. van Engelen，Jesper E.；HoOS，Holger H.：半监督学习综述（2020）
  3. 郑，昆明；胡，Youmin；吴，BO：具有干扰的复杂机器人系统的智能模糊滑模控制（2020）
  4. 周，丁轩：深卷积神经网络的普遍性（2020）
  5. B·彼得，《数据科学、大数据与统计》（2019）评介
  6. Choi，亚瑟；王，若成；达尔维克，Adnan：贝叶斯和神经网络的相对表现性（2019）
  7. Chui，Charles K.；林，Shao Bo；周，丁轩：旋转不变逼近和学习的深神经网络（2019）
  8. Iulia M.，莫里兹，Fischbacher，托马斯：SO（8）超引力与机器学习的魔力（2019）
  9. 李，Weilin：时频散射变换分析（2019）
  10. 弗林，托马斯；Vaz Zkz Abad，Felisa：随机神经网络的同时扰动弱导数估计（2019）
  11. G.R.Grar，Pelin；Simsek，亚历山德拉·海穆真：通过深度叠加去噪稀疏自动编码器（DSDSA）进行人脸识别（2019）
  12. Grillo，塞巴斯蒂安：神经网络中输入与第一层的线性关系（2019）
  13. GUI，Yuanmiao；王，Rujing；魏，Yuanyuan；王，薛：DNN-PPI:基于深度神经网络的蛋白质相互作用的大规模预测（2019）
  14. 赫尔佐格，S.W.R.G.T.T.，PARLITZ，U:卷积自动编码器和条件随机场混合预测时空混沌（2019）
  15. Huck，尼古拉斯：大数据集和机器学习：统计套利的应用（2019）
  16. KHOO，Yuehaw；卢，简峰；应，LexIn：用人工神经网络求解高维提交函数（2019）
  17. KHOO，Yuehaw；应，Listin：SwitcNET:一个前向和反向散射问题的神经网络模型（2019）
  18. Kovachki，尼古拉B；StuART，Andrew M.：集合卡尔曼反演：机器学习任务的无导数技术（2019）
  19. 李，蒋鞥；邵，荥阳；Sun，Rihui：一种基于DNN的多任务学习深度神经网络在线空气质量预测模型（2019）
  20. 刘，杨；卢，Yutong；王，乐清；太阳，Dong；邓，Liang；王，Fang；雷，严：一个基于美国有线电视新闻网的流动检测中的激波检测方法（2019）