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2019-12-04

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其进行扰动。例如,深度神经网络中的辍学(Hinton等人,2012)训练了通过随机遮罩父网络中的节点而生成的子子网的伪集合。我们提出了一种新颖的正则化器,它基于使伪集合的行为相对于生成它的噪声过程具有鲁棒性。在完全监督的设置中,我们的正则化器与辍学的表现相匹配。但是,与辍学不同,我们的调节器自然会扩展到半监督的设置,从而产生最新的结果。我们提供了一个案例研究,其中将(Socher et al。,2013)的递归神经张量网络转换为伪整体,这在真实世界的情绪分析基准上显着提高了其性能。 受限的Boltzmann机器是无向神经网络,已证明在许多应用中都是有效的,包括用作训练深度多层神经网络的初始化。它们成功的主要原因之一是存在无监督训练的高效和实用的随机算法,例如对比发散。我们基于统计物理学的改进的均值场方法(称为Thouless-Anderson-Palmer方法)提出了另一种确定性迭代过程。我们证明了我们的算法可以提供与持久对比差异相同甚至更高的性能,同时还可以提供清晰,易于评估的目标函数。我们认为,该策略可以轻松推广到其他模型以及更精确的高阶近似值,从而为系统地改进使用隐藏单元训练B

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