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深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)已提特征進(jìn)行分類嗎

來源：整理時(shí)間：2025-01-09 22:28:21 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)已提特征進(jìn)行分類嗎
2，如何使用matlab訓(xùn)練cnn模型
3，keras怎么實(shí)現(xiàn)深度信念網(wǎng)絡(luò)
4，可執(zhí)行cnn matlab 代碼怎么執(zhí)行
5，如何優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的隱含層個(gè)數(shù)
6，深度學(xué)習(xí)如何生成音樂

1，深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)已提特征進(jìn)行分類嗎

可以啊，但是沒必要，卷積網(wǎng)本身就能夠自動(dòng)智能的提取特征，你只要設(shè)計(jì)好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個(gè)卷積提取多少個(gè)特征就行了。

或許可以。

深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)已提特征進(jìn)行分類嗎

2，如何使用matlab訓(xùn)練cnn模型

deepLearnToolbox-master是一個(gè)深度學(xué)習(xí)matlab包，里面含有很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，深度信念網(wǎng)絡(luò)DBN，自動(dòng)編碼AutoEncoder（堆棧SAE，卷積CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm ！

如何使用matlab訓(xùn)練cnn模型

3，keras怎么實(shí)現(xiàn)深度信念網(wǎng)絡(luò)

同問。。。

最近剛開始使用theano,經(jīng)驗(yàn)不多，連個(gè)基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源碼比較簡(jiǎn)潔，可以當(dāng)作theano的示例教程來看，感受如下：1.文檔看似很全，每個(gè)layer是干啥的，每個(gè)參數(shù)是啥都寫了，但是不去讀代碼，

keras怎么實(shí)現(xiàn)深度信念網(wǎng)絡(luò)

4，可執(zhí)行cnn matlab 代碼怎么執(zhí)行

CNN一般會(huì)用到deepLearnToolbox-master。但是根據(jù)Git上面的說明，現(xiàn)在已經(jīng)停止更新了，而且有很多功能也不太能夠支持，具體的請(qǐng)大家自習(xí)看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一個(gè)深度學(xué)習(xí)matlab包，里面含有很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，深度信念網(wǎng)絡(luò)DBN，自動(dòng)編碼AutoEncoder（堆棧SAE，卷積CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm (rasmu

估計(jì)程序的意圖是算矩陣的二維相關(guān)利用的是matlab定義好的計(jì)算卷積的函數(shù)對(duì)于一維數(shù)據(jù) a數(shù)列和b數(shù)列相關(guān)，相當(dāng)于a數(shù)列和倒序的b數(shù)列的卷積對(duì)于二維數(shù)據(jù) a矩陣和b矩陣相關(guān)，相當(dāng)于a矩陣和旋轉(zhuǎn)180度的b矩陣卷積

5，如何優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的隱含層個(gè)數(shù)

我自己總結(jié)的：1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法隱含層的選取1.1 構(gòu)造法首先運(yùn)用三種確定隱含層層數(shù)的方法得到三個(gè)隱含層層數(shù)，找到最小值和最大值，然后從最小值開始逐個(gè)驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)誤差，直到達(dá)到最大值。最后選取模型誤差最小的那個(gè)隱含層層數(shù)。該方法適用于雙隱含層網(wǎng)絡(luò)。1.2 刪除法單隱含層網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力較弱，相同問題，為達(dá)到預(yù)定映射關(guān)系，隱層節(jié)點(diǎn)要多一些，以增加網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)參數(shù)，故適合運(yùn)用刪除法。1.3黃金分割法算法的主要思想：首先在[a,b]內(nèi)尋找理想的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，這樣就充分保證了網(wǎng)絡(luò)的逼近能力和泛化能力。為滿足高精度逼近的要求，再按照黃金分割原理拓展搜索區(qū)間，即得到區(qū)間[b,c]（其中b=0.619*（c-a）+a），在區(qū)間[b,c]中搜索最優(yōu)，則得到逼近能力更強(qiáng)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用根據(jù)要求，從中選取其一即可。

搜一下：如何優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的隱含層個(gè)數(shù)

6，深度學(xué)習(xí)如何生成音樂

學(xué)習(xí)聲樂的條件要學(xué)好聲樂，必須具備一定的條件，即具有良好的音樂素質(zhì)、掌握相應(yīng)的音樂基礎(chǔ)知識(shí)和技能，有良好的嗓音條件。 1、音樂素質(zhì) 音樂素質(zhì)就是人在音樂方面敏銳聽覺、鮮明的節(jié)奏感和良好的音樂感覺，就是我們常說的音準(zhǔn)、節(jié)奏、樂感。一個(gè)人的音樂素質(zhì)有先天的因素，也有后天的培養(yǎng)，而后天的因素是主要的。在音準(zhǔn)、節(jié)奏和樂感方面有敏銳感覺的人，就具備了學(xué)習(xí)音樂的素質(zhì)條件。 2、音樂的基本知識(shí)和技能具有音樂素質(zhì)的人要進(jìn)一步學(xué)習(xí)音樂就必須學(xué)習(xí)音樂方面的基本技能和知識(shí)，音樂基本技能包括：視唱練耳、樂理知識(shí)、鍵盤樂器基礎(chǔ)。視唱練耳是學(xué)習(xí)音樂的基礎(chǔ)，要準(zhǔn)確的聽辨和視唱出音階、音程、節(jié)奏、旋律必須學(xué)習(xí)視唱練耳。樂理也是學(xué)音樂的基礎(chǔ)，學(xué)好相應(yīng)的樂理知識(shí)，才能唱準(zhǔn)、唱好歌曲。鍵盤樂器基礎(chǔ)：鍵盤樂器和樂理知識(shí)的學(xué)習(xí)是相輔相成的，有了一定的鍵盤基礎(chǔ)才能進(jìn)行聽覺訓(xùn)練和視唱練習(xí)。而發(fā)聲練習(xí)等都離不開鍵盤樂器。 3、嗓音條件：一般人認(rèn)為，學(xué)習(xí)歌唱必須要具有天然的好嗓子，這說法既有正確的一面，又有它的片面性、天然優(yōu)美動(dòng)聽的嗓子是學(xué)習(xí)歌唱的有利條件，但有好嗓子不一定就能學(xué)好聲樂，而許多成功的歌唱家在訓(xùn)練前并未顯示天然優(yōu)美的聲音。歌唱同說話的生理?xiàng)l件是完全相同的，但若完全用說話的狀態(tài)來進(jìn)行歌唱就不能體現(xiàn)歌唱的藝術(shù)特征。因?yàn)檎Z音發(fā)音是下意識(shí)的“自然”發(fā)音，而歌唱發(fā)聲是有意識(shí)的“非自然”發(fā)聲，運(yùn)用科學(xué)的發(fā)聲方法有意識(shí)的鍛煉發(fā)聲器官，是可以從下意識(shí)地說話達(dá)到有意識(shí)的控制自如的歌唱發(fā)聲狀態(tài)的。因此，凡會(huì)說話的人，只要具備了一定的音樂素質(zhì)，就可以學(xué)習(xí)歌唱。

深度學(xué)習(xí)的模型有很多，既有生成模式也有判別模式，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、dbn深度信念網(wǎng)絡(luò)、rnn循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、rntn遞歸神經(jīng)張量網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)編碼器、gan 生成對(duì)抗模型等。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以分為生成方法（generative approach）和判別方法（discriminative approach），所學(xué)到的模型分別稱為生成式模型（generative model）和判別式模型（discriminative model）。生成方法通過觀測(cè)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)樣本與標(biāo)簽的聯(lián)合概率分布p(x, y)，訓(xùn)練好的模型能夠生成符合樣本分布的新數(shù)據(jù)，它可以用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。判別模型：將跟蹤問題看成一個(gè)二分類問題，然后找到目標(biāo)和背景的決策邊界。它不管目標(biāo)是怎么描述的，那只要知道目標(biāo)和背景的差別在哪，然后你給一個(gè)圖像，它看它處于邊界的那一邊，就歸為哪一類。

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