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Fast Learning Algorithm For Deep Belief
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A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets
www.cs.toronto.eduA Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets 1531 weights, w ij, on the directed connections from the ancestors: p(s i = 1) = 1 1 +exp −b i − j s jw ij, (2.1) where b i is the bias of unit i.If a logistic belief net has only one hidden layer, the prior distribution over the hidden variables is factorial because
최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향
www.lgeri.com행되며 인공지능이 인간의 사고 영역에 한걸음 더 다가 섰다. 알파고의 핵심 기술 중 하 나인 강화학습(Reinforcement Learning)에 대한 연구가 2016년 이후 빠르게 발전하고