簡介 受限玻爾茲曼機是一種無監督,重構原始數據的一個簡單的神經網絡。 受限玻爾茲曼機先把輸入轉為可以表示它們的一系列輸出;這些輸出可以反向重構這些輸入。通過前向和后向訓練,訓練好的網絡能夠提取出輸入中最重要的特征。 為什么RBM很重要? 因為它能夠自動地從輸入中提取重要的特征。 RBM ...
能量模型的概念從統計力學中得來,它描述着整個系統的某種狀態,系統越有序,系統能量波動越小,趨近於平衡狀態,系統越無序,能量波動越大。例如:一個孤立的物體,其內部各處的溫度不盡相同,那么熱就從溫度較高的地方流向溫度較低的地方,最后達到各處溫度都相同的狀態,也就是熱平衡的狀態。在統計力學中,系統處於某個狀態的相對概率為,即玻爾茲曼因子,其中T表示溫度,是玻爾茲曼常數,是狀態的能量。玻爾茲曼因子本身並 ...
2014-02-28 13:51 1 2683 推薦指數:
簡介 受限玻爾茲曼機是一種無監督,重構原始數據的一個簡單的神經網絡。 受限玻爾茲曼機先把輸入轉為可以表示它們的一系列輸出;這些輸出可以反向重構這些輸入。通過前向和后向訓練,訓練好的網絡能夠提取出輸入中最重要的特征。 為什么RBM很重要? 因為它能夠自動地從輸入中提取重要的特征。 RBM ...
受限玻爾茲曼機對於當今的非監督學習有一定的啟發意義。 深度信念網絡(DBN, Deep Belief Networks)於2006年由Geoffery Hinton提出。 ...
假設有一個二部圖,每一層的節點之間沒有連接,一層是可視層,即輸入數據是(v),一層是隱藏層(h),如果假設所有的節點都是隨機二值變量節點(只能取0或者1值)同時假設全概率分布滿足Boltzmann 分布,我們稱這個模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM ...
受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 參數學習 3. 對比散度學習算法 由於受限 ...
受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine,簡稱RBM)是由Hinton和Sejnowski於1986年提出的一種生成式隨機神經網絡(generative stochastic neural network),該網絡由一些可見單元(visible unit,對應 ...
### 環境:python 3.7, 32位 運行結果: [BernoulliRBM] Iteration 1, pseudo-likelihood = -25.39, time = 0.17s[ ...
1、什么是BM? BM是由Hinton和Sejnowski提出的一種隨機遞歸神經網絡,可以看做是一種隨機生成的Hopfield網絡,是能夠通過學習數據的固有內在表示解決困難學習問題的最早的人工神經網絡之一,因樣本分布遵循玻爾茲曼分布而命名為BM。BM由二值神經元構成,每個神經元只取1或0這兩種狀態 ...
起源:Boltzmann神經網絡 Boltzmann神經網絡的結構是由Hopfield遞歸神經網絡改良過來的,Hopfield中引入了統計物理學的能量函數的概念。 即,cost函數由統計物理學的能量函數給出,隨着網絡的訓練,能量函數會逐漸變小。 可視為一動力系統,其能量函數的極小值對應 ...