基本介紹
- 中文名:受限玻爾茲曼機
- 外文名:Restricted Boltzmann Machine
- 起源於:統計物理學
- 最初發明者:保羅·斯模稜斯基
- 縮寫:RBM
簡介
結構
訓練算法
- 取一個訓練樣本v,計算隱層節點的機率,在此基礎上從這一機率分布中獲取一個隱層節點激活向量的樣本h;
- 計算v和h的外積,稱為“正梯度”;
- 從h獲取一個重構的可見層節點的激活向量樣本v',此後從v'再次獲得一個隱層節點的激活向量樣本h';
- 計算v'和h'的外積,稱為“負梯度”;
受限玻爾茲曼機(英語:restricted Boltzmann machine, RBM)是一種可通過輸入數據集學習機率分布的隨機生成神經網路。RBM最初由發明者保羅·斯模稜斯基於1986年命名為簧...
受限玻爾茲曼機(RBM)是一種生成性隨機人工神經網路,可以學習其輸入集合的機率分布。...
其目標主要是能夠從抽象後的數據中儘量無損地恢復原有數據,一類是機率型的受限波爾茲曼機及其改進算法,其目標主要是使受限玻爾茲曼機達到穩定狀態時原數據出現的機率最...
DBN由若2F結構單元堆疊組成,結構單元通常為RBM(RestIlcted Boltzmann Machine,受限玻爾茲曼機)。堆疊中每個RBM單元的可視層神經元數量等於前一RBM單元的隱層神經元...
CRBM是以卷積層作為隱含層的受限玻爾茲曼機(Boltzmann Machines, RBM),在傳統RBMs的基礎上將隱含層分為多個“組(group)”,每個組包含一個卷積核,卷積核參數由該...
8. 2. 2 受限玻爾茲曼機的能量模型和似然函式 1818. 2. 3 最優參數的梯度計算 1828. 2. 4 基於對比散度的快速算法 1848. 2. 5 深度置信網路 1858. ...
。目前,噪聲線性整流函式在受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)在計算機圖形學的套用中取得了比較好的成果。 [3] ReLU 函式優勢 編輯 相比...
然而,由於局部性和訓練算法的赫布性質(Hebbian nature),以及它們和簡單物理過程相似的並行性,如果連線方式是受約束的(即受限玻爾茲曼機),學習方式在解決實際問題上將...
4.3深度置信網路/深度玻爾茲曼機網路4.3.1玻爾茲曼機/受限玻爾茲曼機4.3.2深度玻爾茲曼機/深度置信網路參考文獻第5章稀疏深度神經網路5.1稀疏性的生物機理...
9.1.3 受限玻爾茲曼機的訓練 1489.2 深度置信網路及其特徵學習 1509.2.1 深度置信網路的提出 1509.2.2 深度置信網路的訓練 1509.2.3 用於分類識別的深度置信網路...
判別模型 典型模型 受限玻爾茲曼機 目錄 1 簡介 2 判別模型 3 典型模型 生成模型簡介 編輯 機率生成模型,簡稱生成模型(Generative Model),是機率統計和機器學習...
Deeplearning4j是為Java和Java虛擬機編寫的開源深度學習庫,是廣泛支持各種深度學習算法的運算框架。Deeplearning4j可以實施的技術包括受限玻爾茲曼機、深度置信網路、深度...
5.1.2 受限玻爾茲曼機參數學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 705.2 深度置信網路預訓練 . . . . . . . . . . ...
Hinton提出了深度信念網,它由一組受限玻爾茲曼機 (RBM) 組成,可以實現自主地進行特徵學習,這一發現促使了對深度學習領域 [5] 的研究,並將這項技術套用於圖像分類...
7.2.3受限玻爾茲曼機7.2.4卷積神經網路7.3深度學習的套用7.3.1深度學習在語音識別、合成及機器翻譯中的套用7.3.2深度學習在圖像分類及識別中的套用...
7.2.2受限玻爾茲曼機2587.2.3深信網2607.3深玻爾茲曼機2647.4棧式自動編碼器2667.4.1自動編碼器2667.4.2棧式自動編碼器2677.5卷積神經網路269...
36.4通過受限玻爾茲曼機的非監督降維法 36.4.1模型 36.4.2通過梯度下降法的訓練 36.5深度學習 第37章聚類 37.1k均值聚類 37.2核k均值聚類 37.3譜聚類 ...
7.3 受限玻爾茲曼機130 7.4 DNN訓練算法131 7.5 DNN相關研究133 7.5.1 DNN套用134 7.5.2 利用並行實現加快DNN訓練135 7.5.3 類似於DBN的深度網路135 參考文獻...
潛在狄利克雷分配模型 受限玻爾茲曼機 如果觀測數據是由生成模型中採樣的,那么最大化數據似然機率是一個常見的方法。但是,大部分統計模型只是近似於真實分布,如果...
其目標主要是能夠從抽象後的數據中儘量無損地恢復原有數據,一類是機率型的受限波爾茲曼機及其改進算法,其目標主要是使受限玻爾茲曼機達到穩定狀態時原數據出現的機率最...
5.1受限玻爾茲曼機 5.2無監督逐層預訓練 5.3DNN和HMM結合 6深度堆疊網路及其變形——有監督學習 6.1簡介 6.2深度堆疊網路的基本結構 6.3一種學習DSN權值的方...
。當前噪聲線性整流函式在受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)在計算機圖形學的套用中取得了比較好的成果。線性整流函式優勢 編輯 相比...
Bernoulli磁碟驅動機,又叫伯努利驅動機,是一種高容量(當時)可移動軟碟存儲系統,...1. 基於高斯伯努利受限玻爾茲曼機的過程監測研究 .萬方[引用日期2018-07-29] V...
7.5.1 受限玻爾茲曼機 255 7.5.2 深度信念網路 256 7.5.3 深度學習與腦功能開發 257 7.6 結論 258 習題258 參考文獻 261 第四部分 雲編程、性能提升與數據...
16.7.1 實例:受限玻爾茲曼機 . . . . . . . . . . . . . . . ...20.4.5 聯合訓練深度玻爾茲曼機 . . . . . . . . . . . . . . ....
在第三部分中,針對若干核心的深度學習模型,如自編碼器、受限玻爾茲曼機、遞歸神經網路和卷積神經網路等進行詳細的原理分析與講解,並針對不同的模型給出相應的具體...