俄羅斯國家核研究大學(xué)莫斯科物理工程學(xué)院智能控制系統(tǒng)研究所提出了訓(xùn)練受限玻爾茲曼機（一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的新方法，可以優(yōu)化數(shù)據(jù)的語義編碼、可視化和識別過程。研究成果發(fā)表在《光存儲與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》雜志上。
目前，對不同架構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究日益普及，包括微軟和谷歌在內(nèi)的一些高科技公司都使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計各種智能系統(tǒng)。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)這個術(shù)語也開始流行。如果利用受限玻爾茲曼機對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層進行學(xué)習(xí)，可以有效地對多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)訓(xùn)練，然后通過誤差反向傳播法進行再學(xué)習(xí)。這些網(wǎng)絡(luò)被稱為深信度網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks）。
研究所教授弗拉基米爾·戈洛夫科對深度機器學(xué)習(xí)存在的問題和基本模型進行了分析，提出了受限玻爾茲曼機學(xué)習(xí)的新方法。新的深度學(xué)習(xí)法可能對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索引擎非常有益，能高速搜索相關(guān)圖像。其科研數(shù)據(jù)的使用價值更是難以估量，已經(jīng)應(yīng)用在不同領(lǐng)域，包括計算機視覺、語音識別和生物信息學(xué)。
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