如何解决深度学习输入层不是0和1的情况

想使用限制玻尔兹曼机构建的深度学习网络,如果输入层不是0或者1的情况,应该如何解决?记得好像是有公式的,忘各位大神 帮忙解答下。

2个回答

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781396/

应该可以转换成0,1的么

http://blog.csdn.net/roger__wong/article/details/43374343

就是讲完全图变成二分图的过程吧

qq_28193117
幽蓝夜雨 如果输入是离散型的数据,怎么转换成0、1类型的数值呢?如果输入数据包含很多的浮点数,怎么处理呢?所以想跟各位大神学习。
大约 5 年之前 回复

离散的归一化,反正最终都是转换的过程。。。

qq_28193117
幽蓝夜雨 我试试看哈
大约 5 年之前 回复
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