很多人讲RBM都要从能量函数讲起,由能量最低导出极小化目标函数(你听说过最常见的建立目标函数的方法可能是最小化平方误差或者最大化似然函数),然后用梯度下降法求解,得到网络参数。Introduction to Restricted Boltzmann Machines这篇博客没有遵循这种套路 ...
RBM 目录 RBM 基础知识 马尔可夫链 马尔可夫性质 马尔可夫链 n次转移矩阵 细致平稳条件 分布抽样 Box Muller变换 CDF变换 Metropolis 采样算法 MCMC采样算法 Metropolis Hasting 采样算法 Gibbs 采样算法 与Boilzmann 机的联系 Boilzmann 机学习规则 基础函数 能量函数 状态概率分布 sigmoid激活函数 概率分布推导 ...
2020-05-11 12:27 0 742 推荐指数:
很多人讲RBM都要从能量函数讲起,由能量最低导出极小化目标函数(你听说过最常见的建立目标函数的方法可能是最小化平方误差或者最大化似然函数),然后用梯度下降法求解,得到网络参数。Introduction to Restricted Boltzmann Machines这篇博客没有遵循这种套路 ...
这代码各种看不懂,各种给跪,当工具用吧。。 主函数: main.cpp 大头来了 rbm.h rbm.cpp rbmparallel.h rbmparallel.cpp 基础太差,看了一个星期,还是看不懂,伤不起。 ...
部分内容来自:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/9165031,http://blog.csdn.net/ztchun/article/det ...
Deep Belief Network 学习笔记-RBM By Placebo (纯属个人笔记) 第一次知道deep learning,是上学期dengli博士来实验室的一次报告,他讲到,当神经网络的层数大于2时(即一个hidden层,一个输出层,不算输入层,之后皆采用这种表述 ...
DNN的pretraining-RBM DNN是高度非线性函数,采用BP算法训练网络的存在一个问题,非常容易陷入局部极值点。Restricted Boltzmann machine(RBM)提供了一种无监督的训练方式可以对DNN进行pretraining。也有一些其他的方法 ...
这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络,因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成,所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning算法的进一步理解。Deep learning是从06年开始火得,得益于大牛Hinton的文章 ...
花了好多天去推导RBM公式,只能说数学是硬伤,推导过程在后面给出大概,看了下yusugomori的java版源码,又花了一天时间来写C++版本,其主要思路参照yusugomori。发现java和C++好多地方差不多,呵呵。本人乃初学小娃,错误难免,多多指教。 出处:http ...
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 ...