【摘 要】
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深度学习给模式识别与机器学习带来了巨大的变化,已成功应用于语言处理、图像处理、信号处理、商业经济等方面.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一个表示
【机 构】
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中国地质大学数理学院,湖北经济学院信息管理与统计学院,中国地质大学（武汉）地球内部多尺度成像湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖北省教育厅科技处重点项目(No.20182203),湖北省高等学校优秀中青年创新团队计划项目(No.T201516).
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深度学习给模式识别与机器学习带来了巨大的变化,已成功应用于语言处理、图像处理、信号处理、商业经济等方面.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一个表示能力强、很好的生成模型,多个RBM堆叠而构成的深度信念网络模型(Deep Belief Nets,DBN)的学习时间会较长.为加快整个DBN网络的学习时间和提高分类效果,本文提出基于动量方法RBM的一种有效算法.该算法在RBM预训练阶段,结合梯度上升算法特点采取快速上升的动量方式;以及BP算法微调阶段,为了能精确
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