我对神经网络领域还很陌生，想知道深度信念网络和卷积网络的区别。同时，是否有一种深度卷积网络，它是深度信念网络和卷积神经网络的结合？ 到目前为止，我了解到以下内容。如果有错误，请纠正。 对于图像分类问题，深度信念网络具有许多层，每一层都使用贪心逐层策略进行训练。例如，如果我的图像大小为50 ...

阅读了一些深度学习和深信网络的论文后，我对它的工作原理有了基本的了解。但是最后一步仍然卡在分类步骤上。我在互联网上找到的大部分实现都涉及生成（MNIST数字）。 是否有一些说明（或代码）可用于使用DBN分类图像（最好是自然图像或对象）的地方？ 此外，指向方向的一些指针将非常有帮助。

我在使用Pybrain训练DBN时遇到了一些困难。首先，我尝试了简单的方法：net = buildNetwork(*layerDims) 我遇到了这个问题：如何在PyBrain中进行监督式深度置信网络训练？ ，而建议的解决方案只导致另一个错误： File "/home/WORK/Cano...

我正在尝试使用Python中的Theano库进行一些深度信念网络实验。我使用此地址中的代码：DBN完整代码。此代码使用MNIST手写数据库，该文件已经是pickle格式。该文件已被解析为以下三个集合： train_set valid_set test_set 进一步解包如下： tr...

我在PyBrain/Python中使用DeepBeliefTrainer处理数据时遇到了问题。由于我找不到除了无监督学习之外如何在PyBrain中使用深度学习的示例，所以我希望有人能提供示例，展示基本的使用概念。 我尝试使用以下初始化： epochs = 100 layerDims = [...