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        最近開始在學(xué)習(xí) Deep Learning 的基礎(chǔ)知識(shí)，找了些文獻(xiàn)來(lái)讀，覺得有些晦澀。目前對(duì)于 DBN 的算法框架已經(jīng)有個(gè)大概了解，但具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)還不是太清楚，在網(wǎng)上搜到了日本學(xué)者 Yusuke Sugomori 在 Github 上的一個(gè) deeplearning 項(xiàng)目，認(rèn)真讀了其 C 語(yǔ)言的版本，感覺收獲蠻大，特將程序翻譯成數(shù)學(xué)描述，希望對(duì)正在讀或者將要讀這個(gè)代碼的朋友有些幫助。

        注意，本文只是客觀翻譯程序，并作一些相關(guān)的評(píng)注，個(gè)人覺得這個(gè)程序與目前流行的 DBN 算法有較大差別，不能直接用來(lái)實(shí)戰(zhàn)。學(xué)習(xí) Deep Learning 的朋友可將其作為入門，特別是用來(lái)理解 Contrastive Divergence 和 Gibbs Sampling 比較有幫助。

補(bǔ)充：

       文中描述的算法在框架上問(wèn)題不大，但在一些細(xì)節(jié)處理上可能有些問(wèn)題，例如，關(guān)于 RBM 中的參數(shù)刷新公式， fine-tuning 過(guò)程中并沒有將之前的層聯(lián)級(jí)微調(diào)等，望讀者知曉。另外，關(guān)于 RBM 算法，我后來(lái)又花了點(diǎn)功夫?qū)W習(xí)了一下，并整理成系列博客（見下面的鏈接），供大家參考。

 目錄鏈接

（一）預(yù)備知識(shí)

（二）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

（三）能量函數(shù)和概率分布

（四）對(duì)數(shù)似然函數(shù)

（六）對(duì)比散度算法

（七）RBM 訓(xùn)練算法

（八）RBM 的評(píng)估

作者: peghoty 

出處: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9079973 

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