《表1 DBN训练过程:深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述》
DBN由多个RBM组成,是具有若干潜变量层的深层无监督学习网络模型。其中RBM是包含一层可观察变量和单层潜变量的无向概率图模型,它们可以层与层堆叠起来形成更深的模型(RBM结构如图1所示),可见层和隐层中的任何单元之间不允许存在连接。DBN模型对RBM进行单独的训练是采用了逐层初始化和整体反馈的方法,以此来完成整个网络的训练过程。DBN的训练过程见表1,通常由预训练和微调两大部分组成。
图表编号 | XD0050167100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.02.25 |
作者 | 王斌、范冬林 |
绘制单位 | 桂林理工大学测绘地理信息学院、广西空间信息与测绘重点实验室、桂林理工大学测绘地理信息学院、广西空间信息与测绘重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |