原文:受限玻尔兹曼机(RBM)

这两天跟人讨论起说在DL中用DBN的,而DBN就是用很多RBM叠加起来的,想起以前看到的RBM,只是粗略看了下,没有仔细研究, 现在正好借这个机会好好研读一番。 玻尔兹曼机 BM : 波尔兹曼机 Boltzmann Machine, BM 是Hiton 是的,Hiton大牛 和Sejnowski 于 年基于统计力学提出的神经网络,这种网络中的神经元是随机神经元,神经元的输出只有两种状态 激活和未激 ...

2013-10-16 14:31 1 6394 推荐指数:

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RBM受限玻尔兹曼机

基于能量模型 (EBM) 基于能量模型将关联到感兴趣的变量每个配置的标量能量。学习修改的能量函数使他它的形状具有最好的性能。例如,我们想的得到最好的参量拥有较低的能量。 EBM的概率模型 ...

Sun May 17 00:10:00 CST 2015 0 6352
受限玻尔兹曼机RBM)原理总结

    在前面我们讲到了深度学习的两类神经网络模型的原理,第一类是前向的神经网络,即DNN和CNN。第二类是有反馈的神经网络,即RNN和LSTM。今天我们就总结下深度学习里的第三类神经网络模型:玻尔兹曼机。主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann ...

Sat Mar 11 17:50:00 CST 2017 39 26165
受限玻尔兹曼机RBM

1.基于能量的模型(Energy-Based Models,EBM) 基于能量的模型(EBM)把我们所关心变量的各种组合和一个标量能量联系在一起。我们训练模型的过程就是不断改变标量能量的过程,因此就 ...

Sun Mar 30 04:53:00 CST 2014 0 2481
玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机

玻尔兹曼机 如果发生串扰或陷入局部最优解,Hopfield神经网络就不能正确地辨别模式,如下图。 而玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)则可以通过让每个单元按照一定的概率分布发生状态变化,来避免陷入局部最优解。 玻尔兹曼机保持了Hopfield神经网络的假设: 权重对称 ...

Thu May 30 00:16:00 CST 2019 1 684
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM) 简介

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,简称RBM)是由Hinton和Sejnowski于1986年提出的一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network),该网络由一些可见单元(visible unit,对应 ...

Sun Jul 21 21:06:00 CST 2013 3 72623
受限玻尔兹曼机 (Restricted Boltzmann Machines, RBM)

简介 受限玻尔兹曼机是一种无监督,重构原始数据的一个简单的神经网络。 受限玻尔兹曼机先把输入转为可以表示它们的一系列输出;这些输出可以反向重构这些输入。通过前向和后向训练,训练好的网络能够提取出输入中最重要的特征。 为什么RBM很重要? 因为它能够自动地从输入中提取重要的特征。 RBM ...

Mon Feb 24 17:38:00 CST 2020 0 1104
基于受限玻尔兹曼机(RBM)的协同过滤

受限玻尔兹曼机是一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network), 详细介绍可见我的博文《受限玻尔兹曼机(RBM)简介》, 本文主要介绍RBM在协同过滤的应用。 1. 受限玻尔兹曼机简单介绍 传统的受限玻尔兹曼机是一种如下图所示 ...

Tue Aug 20 18:36:00 CST 2013 2 7112
 
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