受限玻爾茲曼機基礎教程
定義與結構 受限玻爾茲曼機（RBM）由Geoff Hinton發明，是一種用於降維、分類、回歸、協同過濾、特征學習和主題建模的算法。（如需通過實例了解RBM等神經網絡的應用方法，請參閱應用案例)。 我們首先介紹受限玻爾茲曼機這類神經網絡，因為它相對簡單且具有重要的歷史意義。下文將以 ...
原文：玻爾茲曼機和受限玻爾茲曼機
玻爾茲曼機 如果發生串擾或陷入局部最優解，Hopfield神經網絡就不能正確地辨別模式，如下圖。 而玻爾茲曼機 Boltzmann Machine 則可以通過讓每個單元按照一定的概率分布發生狀態變化，來避免陷入局部最優解。 玻爾茲曼機保持了Hopfield神經網絡的假設： 權重對稱 自身無連接 二值輸出 波爾茲曼機的輸出是按照某種概率分布決定的： gt 表示溫度系數，當 趨近於無窮時，無論 取值如 ...
2019-05-29 16:16 1 684 推薦指數：
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