GANs是一种以半监督方式训练分类器的方法，可以参考我们的NIPS paper和相应代码。GANs不需要蒙特卡洛估计来训练网络，人们经常抱怨GANs训练不稳定，很难训练，但是他们比训练依赖于蒙特卡洛估计和对数配分函数的玻尔兹曼机简单多了。GANs起码在Im

深度学习相关技术近年来在工程界可谓是风生水起，在自然语言处理、图像和视频识别等领域得到极其广泛的应用，并且在效果上更是碾压传统的机器学习。一方面相对传统的机器学习，深度学习使用更多的数据可以进行更好的扩展，并且具有非常优异的自动提取抽象特征的能力。在竞赛的

深度网络通常意味着具有多于1个隐藏层的人工神经网络。训练深层隐藏层需要更多的计算能力，具有更深的深度似乎更好，因为直觉神经元可以使用下面图层中的神经元完成的工作，从而导致数据的分布式表示。深度架构学习的重点是自动发现从低级特征到更高级别概念的抽象。过度拟合

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第五章节的第七

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尽管性能没有流行的生成模型好，但受限玻尔兹曼机还是很多读者都希望了解的内容。这不仅是因为深度学习的复兴很大程度上是以它为前锋，同时它那种逐层训练与重构的思想也非常有意思。本文介绍了什么是受限玻尔兹曼机，以及它的基本原理，并以非常简单的语言描述了它的训练过程

深度学习概述在2006年之前，训练深度监督前馈神经网络总是失败的，其主要原因都是导致过度拟合，即训练错误减少，而验证错误增加。深度网络通常意味着具有多于1个隐藏层的人工神经网络。训练深层隐藏层需要更多的计算能力，具有更深的深度似乎更好，因为直觉神经元可以使