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 ...
熵的概念:熵是描述一个系统的混乱程度的度量,最基础的定义是: S k b ln Omega kb是热力统计学里的波尔茨曼常量,单位 焦耳 K,为了简便,在信息学里直接取值 J K。 S sum limits k S k sum limits k p k log p k 的定义是从上面的式子推导而来的,可证明二者等价,这里先暂时不做论述。 该公式描述了熵与构成系统的所有变量的可能的排列组合个数的关联 ...
2017-11-21 18:41 0 2166 推荐指数:
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 ...
定义与结构 受限玻尔兹曼机(RBM)由Geoff Hinton发明,是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。(如需通过实例了解RBM等神经网络的应用方法,请参阅应用案例)。 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络,因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以 ...
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的概率模型定义通过能量函数的概率分布,如下所示: 规则化系数 Z 称为分区 ...
1、什么是受限玻尔兹曼机 玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型,但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机(RBM)。 受限玻尔兹曼机(RBM)是一个随机神经网络(即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为,随机取值)。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的,而在 ...
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 参数学习 3. 对比散度学习算法 由于受限 ...
与传统的浅层机器学习相比, 深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似 ...
,比较麻烦。 深度学习之受限玻尔兹曼机RBM(七) https://www.cnblogs.co ...
2016-07-20 11:21:33 1受限玻尔兹曼机 梯度下降法(以及相关的L-BFGS算法等)在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是:梯度会变得非常小。具体而言,当使用反向传播方法计算导数的时候,随着网络的深度的增加,反向传播的梯度(从输出层到网络的最初几层)的幅度值 ...