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deeplearning的wake-sleep算法

对于多层的神经网络，在单独训练完每一层之后，需要对整个系统进行调优。

（这里的每一层要求能单独训练，常用的为自编码网络、RBM网络、去噪自编码网络（加噪声训练的自编码网络，鲁棒性强））

但是基于SGD随机梯度下降的方法在多层上容易产生各种梯度问题、如梯度发散等。

因此这时候就出现了wake-sleep算法。wake-sleep算法的思想跟CD（基于gibbs采样的对比散度算法）有相似的地方，

二者都有前向与后向的生成过程。而Gibbs算法主要用于生成模型（RBM网络）上，因此作为与之有相关性的wake-sleep算法也能单独应用与某类网络的训练。

但是Helmholtz machine与RBM的根本性联系是什么呢？二者都有类似Gibbs采样的步骤？需要回头好好研究一下。

这个网络就是Helmholtz machine：http://www.nku.edu/~kirby/docs/HelmholtzTutorialKoeln.pdf

这篇文章的题目是：A Tutorial on Helmholtz Machines

关于wake-sleep算法图文并茂的一个讲解：http://puxuan.me/2016/07/20/deep-learning/

套用文中的一个图：




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