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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines

verfasst von : Geoffrey E. Hinton

Erschienen in: Neural Networks: Tricks of the Trade

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Restricted Boltzmann machines (RBMs) have been used as generative models of many different types of data. RBMs are usually trained using the contrastive divergence learning procedure. This requires a certain amount of practical experience to decide how to set the values of numerical meta-parameters. Over the last few years, the machine learning group at the University of Toronto has acquired considerable expertise at training RBMs and this guide is an attempt to share this expertise with other machine learning researchers.

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Metadaten
Titel
A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines
verfasst von
Geoffrey E. Hinton
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Neural Networks: Tricks of the Trade

Print ISBN: 978-3-642-35288-1

Electronic ISBN: 978-3-642-35289-8

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35289-8_32