A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets (2006) - 首 次提出layerwise greedy pretraining的方法，开创deep learning方向。 layerwise pretraining的Restricted Boltzmann Machine (RBM)堆叠起来构成 Deep Belief Network (DBN)，其中训练最高层的RBM时加入了label。之后对整个DBN进行fine-tuning。在 MNI
有深度学习中必读经典，以及相应的matlab代码。 此外，文章中本人做的笔记，希望能帮助大家更好的理解。 文章为：1.A fast learning algorithm for deep belief nets（Hinton） 2. Learning Deep Architectures for AI （Bengio） 3. A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines（Hinton） 等。。 code 为经典的deep
A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets (2006) - 首 次提出layerwise greedy pretraining的方法，开创deep learning方向。 layerwise pretraining的Restricted Boltzmann Machine (RBM)堆叠起来构成 Deep Belief Network (DBN)，其中训练最高层的RBM时加入了label。之后对整个DBN进行fine-tuning。在 MNI
