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对比分歧算法是受限玻尔兹曼机的梯度优化算法，该算法使用Gibbs采样进行更新权重，并通过采样样本与隐藏样本获取正梯度与负梯度，而正负梯度之差即为目标梯度。对比分歧算法加速了RBM模型的收敛与训练速度，使得RBM模型得以应用。对比分歧算法不直接求梯度，而是通过采样的方式近似求解梯度，一定程度上加速了模型的训练速度点击这里查看详情解释。
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父主题
梯度下降优化
深度信念神经网络
受限玻尔兹曼机
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