rbm演算法cdk

㈠ 寫分布式機器學習演算法，哪種編程介面比較好

SVM方面，首選的肯定是LIBSVM這個庫，應該是應用最廣的機器學習庫了。 下面主要推薦一些DeepLearning的GitHub項目吧！ 1. convnetjs - Star:2200+ 實現了卷積神經網路，可以用來做分類，回歸，強化學習等。 2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+ Matlab實現中最熱的庫存，包括了CNN,DBN,SAE,CAE等主流模型。 3. Deep Learning(yusugomo) - Star:800+ 實現了深度學習網路，從演算法與實現上都比較全，提供了5種語言的實現：python,C/C++,Java,Scala，實現的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/LR等。 4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star:500+ 這是同名書的配套代碼，語言是Python。 5. rbm-mnist - Star:200+ 這個是hinton matlab代碼的C++改寫版，還實現了Rasmussen的共軛梯度Conjugate Gradient演算法。

㈡ 機器學習演算法有哪些最常用是哪些幾種有什麼優點

樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業程度看起來和「機器學習工程師」這詞彙一樣。
機器學習，基礎的PCA模型理論，貝葉斯，boost,Adaboost,
模式識別中的各種特徵，諸如Hog，Haar,SIFT等
深度學習里的DBN，CNN，BP，RBM等等。
非專業出身，只是略懂一點。

沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的演算法，現在最熱門的算是CNN(convolutional neural networks)卷積神經網路了。
優點:不需要訓練獲取特徵，在學習過程中自動提取圖像中的特徵，免去了常規方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結果。一般都能95%+的正確率。
缺點：硬體要求高，CUDA的並行框架算是用的很火的了。但是一般的台式機跑一個Demo花費的時間長資源佔用高。不過這也是這塊演算法的通病。

㈢ rbm演算法 訓練樣本只能是0或1嗎

訓練集樣本的不同肯定會影響到權值的變化。你要訓練的數據 就是你希望一個系統輸入一些數據時 能固定得到的那些數據，訓練集要是隨即那就沒意義了，神經網路權值初始值是可以隨即的，但隨著訓練繼續，權值將趨於穩定，這樣才能達到神經網路的效果。

㈣ 對比散度演算法為什麼只迭代一次就可以得到那麼好的效果

是的，全部樣本都要算一遍。按照順序依次抽取樣本，代入BP演算法，調整權值。也有部分演算法是按隨機方式，每次樣本進來的順序都不同，但仍然是所有樣本都要參與。 唯一可能有點區別的是，標准BP演算法中，每輸入一個樣本，都要回傳誤差並調整權值

㈤ 誰知到「RBM"是什麼意思

RBM 是用於提高企業生產率的戰略規劃，集成預防維修（PM：以時間間隔為基礎） 、預 測維修（PDM：以設備狀態為基礎）和主動維修（PAM：以故障根源分析為基礎） ，通過綜合 平衡地運用，修改和優化企業以往的設備故障處理狀況。在這個平衡系統中，預測維修是支 撐點，擁有監測設備狀態的工具。通過狀態監測獲得的信息，可用於優化預防維修的任務分 配和頻率，也可用於選擇確定使用主動維修、根源分析的具體對象。 標準的 RBM 設備能夠顯著修改「浴盆曲線」走勢， 改變企業設備的故障發生狀況。 通過 對新設備和修復設備的供應設定驗收標准， 使開始階段的故障， 或稱「出生期死亡率」數字 大大減小。眾多企業的研究表明，由於供應商的設備或部件導致的設備問題發生率非常高， 通過建立更高的驗收標准則可予以消除。這項措施非常方便，無須花費，企業可立即實施。 設備正常服務期間隨機的故障率也可降低，主要措施有：運用狀態監測，提高設備可靠性； 優化預防維修，消除不必要的帶破壞性的維修活動。通過預測維修狀態監測，確定實施主動 維修和進行故障根源分析，從而延長設備的服務期。 在綜合邁向 RBM 集成系統時，需要有一個預防維修（PM）體系。這類 PM 計劃中，實施 最好是通過運用專用的 PM 模塊，這是計算機化的維修管理系統（CMMS）軟體包下的專用模 塊。對於許多企業的管理層而言，即使已經使用 CMMS 軟體包及相關預防維修模式，在實施 預測維修技術時同樣會遇到阻力。完成 CMMS 時，在軟硬體上有相對巨大的投入，以應對大 量的基礎文獻工作， 定製的特殊版本更是花費巨大， 大量的人力用於相關數據的採集和輸入。 就單單完成 PM 而言，需要有大量人力進行機械數據的採集、制定任務步驟和 SOPs，以及確 定任務執行頻率。 如果沒有被前景中的生產率和整體效率全面提高所吸引， 管理層是不可能 樂意進行前期投入的。 但即使預測維修的前景很誘人， 在費用預算和人力投入上仍然可能會 有意想不到的阻力。原因是來自於時代慣性，即預防維修比預測維修發展地早，就目前而言 比預測維修更具有實踐性，輕易地不會去貿然改變。 其他可能用來解釋的原因有，CMMS 通常作為上層管理系統，是從上至下來完成的，其 中包含了許多非維修事物，例如采購、成本核算、以及庫存管理等。目前流行的主要商務管 理軟體包含有 CMMS 模塊，但仍主要為商務服務。通常，非維修部門，例如會計部門，會在 維修部門獲得 CMMS 模塊之前先獲得資金投入而使用上述系統。許多情況下，將維修部門通 過 CMMS 納入系統的內在原因不是為了優化維修，而是為了控制額外開銷，跟蹤維修費用。 在實施預防維修之初，由於增加了維修程序和 PM 作業，導致人力需求的增加。而利用 預測維修的狀態監測能力可以優化 PM 程序，消除過度維修，減少零部件的定期更換量。預 測維修能顯著減少預防維修的需求數量達 50%，同時減少部件的庫存和使用量。必須注意， 只有 PDM 軟體系統能與 CMMS 集成和通訊，才能發揮最大的節約效用。 RBM 方案目標 我們通過努力要獲得什麼？RBM 的目標是什麼？通過 RBM 可以有許多回報，主要的有： * 提高企業生產能力，避免不必要的停機 * 設備可靠性信息匯總成為企業設備總體狀況 * 通過識別和消除故障根源，延長設備的使用壽命 * 鍛煉一支具有生產和維修綜合能力的隊伍 * 加強維修、生產、和基建隊伍的合作，最大程度提高企業生產能力 * 提供可靠的設備信息，輔助企業重大決策 * 建立交流機制，避免故障重復發生 * 系統化地合理配置各種維修方式 * 在管理上持續不斷地加強對 RBM 的支持 總之，目標就是控制設備狀況、顯著減少維修費用、提高生產率、改善產品質量、從而 提高企業的利潤率。 RBM 方案實施 我們已經介紹了 RBM 的基本原理和工具，如何實施預測維修呢？按照下敘類似的步驟， 分步實施。 RBM 隊伍選擇 RBM 隊伍或小組的人員選擇是關鍵性的第一步。RBM 方案的兩個核心功能就由這些小組 完成。 維修計劃組 負責所有的標准維修計劃功能，在許多企業中是早就存在的，通常負責預 防維修的工作。 其工作重點在於生成工單和對維修計劃的全面跟蹤。 維修必須拋棄本位主義， 要具有全局觀，與所有生產所涉及的部門合作。 可靠性提高組 著重於預測維修技術的實施以及案例記錄管理，並在技術力量和資金允許的 條件下引進新技術，在方案成熟的情況下進入到主動維修。在開始階段，這兩個核心小組的 功能可能由一個小組甚至是一個人來完成； 當方案成熟壯大後， 才會出現兩個分工明顯的小 組。關鍵是要明確每個小組核心功能的重要性。 掌握某項特定的 RBM 技術， 在方案實施初期非常重要。 在企業進行可靠性提高組人員的 選擇時，必須考慮到上敘技術因素。能夠運用內部力量來實施 RBM 當然是最理想的。但許多 企業往往缺乏受過相關培訓的技術人員， 也不可能僱傭專業的 RBM 專家， 一次性投入大量培 訓費用也不現實。因此，與有技術能力的服務供應商合作是必由之路。 在許多情況下，維修經理挑選有才能有經驗的、或有潛力的技工、安裝工或技師作為 RBM 技師候選人，這些人有能力有上進心，但在目前崗位沒有得到充分發揮。也有這樣的情 況，根據系統或工藝的要求需要增加新的技術崗位，但目前這個崗位沒有足夠的工作量。增 加 RBM 任務作為第二種責任可以滿足崗位的工作量。 一旦完成選擇工作， 相關人員就會受到 服務供應商的培訓，進行日常的路徑數據採集，分析數據。當在知識和經驗都增長到一定程 度的時候，整個方案就完全可以有內部力量完成。由此可見，選擇合適的服務供應商可以確 保初期的成功，可以培訓內部員工，合作的目的是讓整個工作最後由內部獨立完成。 分析企業需求 接下來的一步是進行企業的需求分析。 通過對生產工藝和維修流程的研究， 可以將企業 的設備歸類為關鍵、必要、輔助、和不重要 等幾類。通過分析鑒別，根據關鍵程度挑選運 用最合適的 RBM 技術。 關鍵的設備和關鍵的工藝必須首先得到控制， 這一點對 RBM 方案的成 功極其重要。這樣做，可以確保在一開始就獲得最大的成功，為自己贏得自信，並獲得管理 層和其他部門的支持，從而有「資本」可以擴展到更多的設備。 選擇 RBM 技術 RBM 實施程序中，對企業進行需求分析後，緊跟著的是預測維修技術的選擇。多年 來， 預測維修的主要工具是振動分析。就目前而言，振動分析仍然是大多數預測維修方案 的基礎。但技術發展至今，預測維修已經涵蓋了非常廣的領域，集成了許多先進的技術，包 括有： * 在線振動分析 * 油液和磨損顆粒分析 * 紅外熱成像 * 精密對中和平衡 * 電機定子分析 * 電機電流分析 * 超聲波 前面已經表述過，技術的選擇取決於設備的關鍵程度。機械設備的狀態監測可以檢測、 診斷、確認、根源分析、和最終修正設備問題。整個過程必須迅速、經濟、有效。現場與辦 公室工作的合理結合是關鍵，將給予關鍵設備的狀態檢測更大的支持。 PDM 方案開始總是採用一種最適合監測關鍵設備的技術，但最終是要實施和集成其他技 術，形成對整個企業設備狀態監測的支持。RBM 集成方案的實施，其價值遠遠大於各項單個 技術的簡單疊加。單個 RBM 技術在 ROI（投入回報率）上的良好表現，在使用多項技術後會 大大增強。 建立 RBM 文檔 文檔編制工作是整個方案成功實施中至關重要的步驟。 當您取得了初步成功後， 要牢記， RBM 方案今後能夠進一步壯大的關鍵，就是「文檔編制」。您必須記錄您取得的成果和挽回 的損失，從而證明 RBM 方案的有效性。典型的 RBM 在發展歷程中會經歷三個階段，其間的文 檔編制工作也會隨之改變。 方案確立之初，取得的成績通常是簡單的、單個的案例分析。對此進行的文檔編制，目 的是獲得管理層和其他部門的承認， 建立信心。 通常應當以陳列戰利品的樣式展示這些成績， 並加註相關的介紹文字以及避免的損失。 在擴張階段， 隨著主動維修的引入， 業績衡量的標准和文檔編制工作的重點從單個事件 的分析轉移到了這個企業整體的改善。關鍵在於通過對問題根源的預測和消除，減少故障。 文檔的編制工作著眼於故障停機時間的下降、 預防維修優化引起的人力節省、 「緊急」工單 的消除、以及員工加班工時的減少。 在成熟的 RBM 方案中， 業績衡量的標准和文檔編制工作完全建築於 RBM 持續、 全面的成 長和提高。文檔編制涉及維修費用全面的節省、提高企業生產率、改善產品質量、減少能量 消耗。 所有這些文檔編制工作的目的， 就是將維修的集成以及維修作業作為整個企業收益率的 關鍵組成部分。以前，人們通常認為維修是額外開銷，是吞噬預算的黑洞。這些歷史性的觀 點和看法導致維修隊伍在人員上的縮減和費用上的緊縮。 只要這種錯誤的觀點存在， 每當企 業有什麼變動，維修人員和維修預算都會首當其沖，並且損失慘重。通過展示證明業績的文 檔，說明維修部門能夠和製造與銷售部門一樣，為企業收益率作貢獻。在維修費用上的節省 與生產率和銷售聯系在一起，看他們如何共同影響企業的利潤底限。當生產吃緊，產品生產 能力限制了銷售時，強調 RBM 帶來的正常運行時間的增加、生產能力的提高。展示維修成功 帶來了市場上更多的產品，而沒有增加人力和設備。當銷售受到限制，生產能力過剩時，強 調費用的節省直接關聯著銷售利潤。將維修費用的節省摺合成獲得相同利潤所需要的銷售 量，而這些利潤的獲得無需增加生產成本和銷售費用。同時，反映費用節省的文檔編制工作 還可以在下列領域繼續進行： * 正常運行時間/提高的生產率 * 減少的維修費用（人力、備件、加班等等） * 降低 PM 費用（通過狀態監測優化部件更換周期） * 減少能源消耗 * 提高產品質量 * 減少備件庫存 * 延長作為固定資產的設備壽命 * 提高安全性和環境保護 在所有這些領域內的節約，最終聯合體現在企業總體維修費用的減少上。一份先前的 ASME 研究報告表明，企業設備每馬力每年的維修費用，事後維修平均為 27 美金，預防維修 為 20 美金，而預測維修為 15 美金。即使是對潛在的費用節省做保守的估計，一家中型規模 的企業也可達到上百萬。如此幅度的費用節省無疑會對企業利潤率有積極的正面的效果。 風險維修（Risk Based Maintenance，簡稱 RBM）是基於風險分析和評價而制訂維修策 略的方法。風險維修也是以設備或部件處理的風險為評判基礎的維修策略管理模式。 風險=後果×概率 所謂後果是指健康、 安全與環境的危害， 設備、 材料的損失以及影響生產和服務損失。 風險分析要回答三個問題： (1)什麼地方可能出現問題？即故障的定位、描述及原因分析。 (2)有多大可能出現問題？即故障出現的概率。 (3)故障會造成什麼後果？即故障造成的有形和無形影響、危害。 風險維修在制訂維修策略時，要綜合考慮下列成本： (1)直接成本。包括日常維護成本（Cbs),預測與預防維修成本（CPm）以及糾正性即改 善維修成本（Ccm） 。 (2)間接成本（Cindirect） 。包括組織、管理、後勤支持成本。 (3)故障後果成本（Criskes)。包括健康、環境與安全成本，生產、服務的延誤成本， 設備、材料損壞成本以及信譽損失成本。 風險維修旨在這些成本的綜合之中，尋求最小值來確定維修策略。其描述如圖 1 所示。 圖 1 風險維修追求最小總成本示意 目前風險維修的檢查應用在靜態設備上，主要為管道、容器和結構件等。應用的無損檢 測手段主要有：①磁粉探傷；②超聲波試驗；③X 射線試驗；④渦流試驗。 風險維修在檢測方面的主要成果為檢測方法的優化， 檢測周期的優化， 檢測成本的降低， 以及檢測可靠性和效率的提高。風險維修的檢測應用在保護儀器上，主要為報警裝置、誤差 檢測儀器等。主要檢測的故障是根據實際需要而確定的。檢測的方法是功能試驗，取得的成 果為檢測周期的優化、降低成本，可靠性和效率的提高等。風險維修的檢測應用在運動設備 上，主要為轉動設備、過程儀表、發電機、電動機等。可檢測的明顯症狀為振動、磨損、滴 漏等等。主要檢測方法為 RCM（可靠性為中心的維修）分析、風險分析、成本一效益分析等。 主要成果為潛在風險排序和維修效益水平分析， 維修程序優化等。 風險維修的主要流程如圖 2 所示。 圖 2 風險維修主要流程 風險維修的作用 (1) 每個設備都可以辨識其風險優先序。 (2) 減少工藝和需求的保守性。 (3) 使維修和降低風險的目標一致。 (4) 降低設備壽命周期費用：減少設備事故和故障，減少不必要的檢查。 從另一個角度講，風險維修實際延長了設備的壽命周期，如圖 3 所示。 圖 3 風險維修對設備奉命周期的影響 挪威、英國和荷蘭實驗應用基於風險的檢查（RBI-Risk Based Inspection）方法，取 得顯著成果。 其原理是對安全致命部件實施定量風險評估和操作危險性研究。 除了安全關鍵 部件， 對那些故障影響可用性或造成停機損失的部件也加以關注。 由於這些「問題」部件畢 竟屬於少數，大多數部件只具有低危害度，這樣就使檢查維修費用大大節省。RBI 方法首先 要確定系統和部件危害度， 然後對照歷史記錄分析設備實際狀況， 最後要優化檢查和維修策 略。 圖 4 給出風險檢查頻率的優化邏輯過程。 圖4 風險檢查頻率的優化邏輯 基於 RCM 的概念和理論，在維修工作中應實施以下內容： 1．計劃預修變為針對性維修 在合適的時機下以及通過可靠性理論的判斷， 採取最經濟的維修方式。 事實上事後維修 是針對性最強、最准確、最經濟的對症修理方式，甚至「拼設備」也應區別對待，有些該淘 汰的設備就應該「拼」了它，以使它的技術壽命充分利用。 2．預防性維修中增加視情維修 按診斷故障決策何時修理， 廢棄定時維修， 充分利用潛在故障與功能故障的時間間隔是 經濟有效的；增加項目修理，減少大修，甚至取消大修，通過技術經濟理論、可靠性理論、 壽命周期費用方法，判斷項目修理與大修的取捨；增加邏輯功能修理，減少功能過剩，從設 備系統的角度來認識和提高設備的各種壽命和功能利用。 3．考核指標中增加新的內容 設備管理考核指標是評價和量化企業設備管理工作質量的體現。 過去考核多是重視物質 形態，如設備完好率等。而現在應更多地注意從資產經營效益出發，以新的指標體系促進企 業不斷提高設備的利用率。諸如增加設備資產利潤率、設備維修費用比重降低率、閑置設備 資產轉換率等等都屬於進一步研究和實施的問題。 但從 RCM 的概念看， 無論形式上追求各種 指標如何，目的是為了保持設備可靠度以及使設備在運行過程中故障降低到最低限度。 4．注意修理和改進的結合 修理和改進相結合是現代設備綜合管理中提倡的一種方式， RCM 的觀點來看， 從 改進應 在功能邏輯維修分析的基礎上進行，而不應為了追求某種效果而隨意行動。RCM 中的改進分 為兩種模型，其一，部分更新所需時間短，成功率高，經濟評估簡單，在提高可靠性維修性 的同時，還能提高其他性能。其二，改進性維修主要針對設備的具體故障模式，在維修中進 行，其技術難度小、投資少。因此，RCM 的改進工作主要是針對可靠性與維修性而進行的， 目的是減少故障損失和維修費用。 5．重視維修性大綱的適應性和有效性 維修作為實踐性很強的工作，過去較多的注重技術性、人員的操作性。而從 RCM 的觀點 看，維修性大綱的制定是極其重要的，其科學性在於設計部門與維修部門共同參與，研究其 適應性准則和有效性准則， 並結合邏輯決斷圖進行分析界定和詳細的編制， 它的實施帶有較 強的科學程序化和標准化管理，避免工作的隨意性。 6．實施 RCM 時的步驟問題 RCM 理論具有一定的深度和廣度，在掌握 RCM 理論並實施時，應首先提問以下問題： 在現行的使用環境下，設備的功能及相關的性能標準是什麼？ 什麼情況下設備無法實現其功能？ 各功能故障的原因是什麼？ 各故障發生時，會出現什麼情況？ 故障部件的重要度是多少？ 做何工作才能預防各故障？ 沒有適當的預防性工作應如何進一步分析。 盡管還有許多概念需要更新和滲透到維修工作中， 但應該認識到這一工作的艱苦性和復 雜性，因為在機制的變革中，人們的惰性成為阻礙變革的阻力，要想變革順利，更新觀念、 增強改革意識是第一步工作。 多年的設備管理模式形成了人們重物質形態管理、 輕價值形態管理， 在某些維修環節上 忽視了維修本身的科學化。 隨著我國的經濟改革進一步深化， 國家涉及設備管理的機構和企 業內的設備管理機構都發生了很大的變化。 一些觀念在更新， 一些過去認為可做可不做的工 作，現在非做不可了。我們應做出一些適合當前形勢和行之有效的設備維修管理工作。我們 應該普及和推廣 RCM 理論和方法，把經驗維修逐漸轉變為經驗與科學定量分析相結合的維 修。我們在對設備進行 RCM 分析時，充分認識「維修就是投資」的含義，把追求設備一生費 用最經濟為目的，把手段建立在新技術的基礎上，採取有效、科學的措施使維修總工作量減 少、維修費用降低（一些大企業一年的維修費高達十幾億） ，這對企業的效益是巨大的。雖 然 RCM 分析的工作量和分析費用有所增加， 但是與由此可能產生的效益相比幾乎是微不足道 的。 基於 RCM 發展起來的 EAM 與基於 RBM 發展來的 EAM EAM 起源於歐美，而其發展的基石為 RCM，即以可靠性為中心進行設備檢修與管理。基 於可靠性的考慮， 歐美企業大力發展狀態檢修技術， 但在目前的技術條件下狀態檢修能預知 1~2 年後的設備故障嗎？答案是不能，無論演算法多精確，模型多復雜，在目前的檢測技術而 言根本就無法實現。 往往是電廠設備管理人員通過實時監控取得一個「平安無事」的心安而 已，因為當狀態出現時，設備損失已經發生了！而 EAM 思想正是基於 RCM 產生，在我國資金 有限的情況下，是否有必要直接引進歐美以大資金投入為特點的 EAM，是否符合我們的管理 流程和現有體制，是一件值得商榷的事情。 而我國國內的檢修體制與機制則是首鋼 80 年代從日本引進點檢機制，無論在思想上還 是在體制上與日本電力界的管理十分相似。為了適應歐美企業的 EAM，我們不得不花費巨量 時間和精力進行企業流程再造，而企業的實際效果卻微乎其微。 反觀日本企業，卻通過對歐美 RCM 技術的發展與研究，在原來點檢制基礎上研發成功 RBM（基於風險為核心的檢修管理）技術，並以此發展出自己的 EAM。 應能管理多中維護模式, EAM 應能管理多中維護模式,包括 RCM RCM 的核心思想是針對設備的故障模式和其可能的後果,制訂最優的設備管理策略. 設備狀態檢測(國外有稱之為:PDM-predictive maintenance)是所有維修方法中的一種,毫 無疑問,如果對所有的設備進行狀態維修是不經濟的.這就是為什麼在任何一個企業中,有計 劃修,狀態修,也有故障修的原因. 完善的 EAM 系統應該能將企業中的不同維修任務在一個系統中管理起來,並追蹤工作的 執行和歷史記錄,對於 RCM 而言,EAM 的意義在於為不同的設備制訂不同的維修方法,提供了 數據的支持.

我是拷貝來的，謝謝~~

㈥ Hinton的RBM代碼用不好怎麼回事呢

為什麼用不好？因為hinton的代碼並沒有給出所有參數
在最開始一大段注釋中最後四行的參數是需要你自己定義的
即
% maxepoch -- maximum number of epochs
% numhid -- number of hidden units
% batchdata -- the data that is divided into batches (numcases numdims numbatches)
% restart -- set to 1 if learning starts from beginning
restart不用管，你需要定義maxepoch、numhid和batchdata
其中最重要的是第三個批數據，你可以把下面這幾行加到代碼開頭 看看能不能運行
maxepoch=100; % maximum number of epochs
numhid=10; % number of hidden units
% batchdata -- the data that is divided into batches (numcases numdims numbatches)
batchdata(:,:,1) = [1,1,1,0,0,0;1,0,1,1,0,1];
batchdata(:,:,2) = [1,0,1,0,0,0;1,0,1,0,0,1];
restart =1; %-- set to 1 if learning starts from beginning

㈦ 如何用c++在mnist上實現一個簡單的卷積神經網路，有哪些參考資料

SVM方面，首選的肯定是LIBSVM這個庫，應該是應用最廣的機器學習庫了。
下面主要推薦一些DeepLearning的GitHub項目吧！
1. convnetjs - Star:2200+
實現了卷積神經網路，可以用來做分類，回歸，強化學習等。
2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+
Matlab實現中最熱的庫存，包括了CNN,DBN,SAE,CAE等主流模型。
3. Deep Learning(yusugomo) - Star:800+
實現了深度學習網路，從演算法與實現上都比較全，提供了5種語言的實現：Python,C/C++,Java,Scala，實現的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/LR等。
4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star:500+
這是同名書的配套代碼，語言是Python。
5. rbm-mnist - Star:200+
這個是hinton matlab代碼的C++改寫版，還實現了Rasmussen的共軛梯度Conjugate Gradient演算法。

㈧ 如何用python和scikit learn實現神經網路

1：神經網路演算法簡介

2：Backpropagation演算法詳細介紹

3：非線性轉化方程舉例

4：自己實現神經網路演算法NeuralNetwork

5：基於NeuralNetwork的XOR實例

6：基於NeuralNetwork的手寫數字識別實例

7：scikit-learn中BernoulliRBM使用實例

8：scikit-learn中的手寫數字識別實例

一：神經網路演算法簡介

1：背景

以人腦神經網路為啟發，歷史上出現過很多版本，但最著名的是backpropagation

2：多層向前神經網路（Multilayer Feed-Forward Neural Network）

㈨ 物流空運運費結算

你這種演算法是對的，這種演算法我們叫做「靠打」，是一種常見的賺取差價的辦法。常用在貨物重量接近下一個單價較低的計費等級，而且單價上的降低足以彌補因計費重提高而帶來的損失時。

但是這種演算法有兩個地方要注意：一個是航空公司允許不允許靠打，因為這樣做畢竟會降低航空公司的利潤。很多航空公司是不允許靠打的。（不過即使不允許靠打也是有辦法達到靠打的目的的）。第二是客戶是否接受靠打。如果說你已經和客戶商議好單價，靠打對客戶來說沒有任何損失，他不需要多付你任何錢，所以完全可以這么做以提高自己的利潤。 但是如果你是收取客戶的操作費，運費實報實銷的情況下這么做就不太好了。

㈩ RBM神經網路演算法中 標記集labels有什麼用

作為訓練樣本 是你的先驗知識，相當於老師，教網路訓練。