1樓：
假設乙個DBN-ELM網路由n層RBM結構和一層單隱層結構組成
整個DBN-ELM網路的學習訓練過程可以分為兩個階段。第一階段為訓練n層RBM結構，目的是獲取輸入資料的特徵。對於任意兩層RBM結構而言，上一層隱含層的輸出將作為下一層的輸入。
而在同一層RBM結構中，通過最大化RBM在輸入資料上對數似然函式來擬合訓練資料。其具體訓練方法如下：
1）隨機初始化RBM的引數，設定迭代次數。
2）將輸入資料賦值給可見層單元。
3）根據可見層和隱含層的能量函式和狀態概率，計算可見層和隱含層的啟用概率。
4）將對數似然函式相對於模型引數進行求導，訓練方法採用比散度演算法（contrastive divergence），從而對連線權重、可見層偏置、隱含層偏置引數進行更新
5）若迭代次數達到設定值，則訓練結束，根據獲得的連線權重、可見層、隱含層偏置引數將資料輸出。若迭代次數未達到設定值，則將連線權重、可見層偏置、隱含層偏置引數代入第三步，繼續訓練更新。
第二階段為最頂層的ELM結構完成監督分類訓練。在頂層的ELM中，利用最末層RBM的輸出資料作為輸入，隨機產生網路中的輸入權重和隱藏單元偏置值，將訓練轉化為線性問題，利用最小二乘法，使輸出誤差最小。完成整個DBN-ELM網路的訓練。
2樓：Macropodus
多層神經網路存在非凸優化、梯度消失、過擬合等問題。DBN解決的只是梯度消失問題，它的非監督貪心逐層訓練演算法過程演算法複雜性過高，每層的貪婪學習權值矩陣，訓練時間太長，無法有效地應用於大規模學習問題。DBN能夠處理的問題，大約也只是早期的3~4層神經網路問題。
為什麼要重男輕女，為什麼？
Stunk 簡單說說國內重男輕女的假象 嫁出去的女兒潑出去的水 這是一句俗話，深入人心 現代社會，物質生產跟上來了，女兒們開始反哺原生家庭了，於是也出現了農村地區殺男嬰的故事 先說說古代為何 重男輕女 因為女兒不顧原生家庭 在物質匱乏的古代，生存本來就是一件難事，讓女人來顧家是不可能的 怎麼得出這個...
為什麼那麼焦慮？為什麼那麼勢利？為什麼那麼急於成功？
個人感覺最重要的是人在社會中的安全感。其實真不是每個人都那麼地渴望成功，而且成功的定義本來就是多種多樣的。但在中國，如果你沒有達到廣泛定義上的 成功 你可能會有以下的結果 你可能在城市中會隨時沒有安身之所，你可能會遭受不公但投訴無門，你的父母至親可能患病也得不到最基本救助，你的孩子可能得不到平等的教...
我為什麼是我？為什麼？
主角戲 馬克思說過，人是所有社會關係的總和，所以首先，你作為人來說，你只是你周圍所有關係的總和，你的偏執，你的瘋狂，你的愛情，你的孝順，你的所有人生觀，價值觀，世界觀，宇宙觀，形成了你。但是你錯誤的把這些當成了你，其實這些都是人的錯誤認識，心 的本體，也就是能生萬物，能生萬法的這個東西沒有被發現之前...