Suppose you ask a bunch of users to rate a set of movies on a 0-100 scale. In classical factor analysis, you could then try to explain each movie and user in terms of a set of latent factors. For example, movies like Star Wars and Lord of the Rings m…

转载,原贴地址:Introduction to Restricted Boltzmann Machines,by Edwin Chen, 2011/07/18. Suppose you ask a bunch of users to rate a set of movies on a 0-100 scale. In classical factor analysis, you could then try to explain each movie and user in terms of a…

能量模型的概念从统计力学中得来,它描述着整个系统的某种状态,系统越有序,系统能量波动越小,趋近于平衡状态,系统越无序,能量波动越大.例如:一个孤立的物体,其内部各处的温度不尽相同,那么热就从温度较高的地方流向温度较低的地方,最后达到各处温度都相同的状态,也就是热平衡的状态.在统计力学中,系统处于某个状态的相对概率为,即玻尔兹曼因子,其中T表示温度,是玻尔兹曼常数,是状态的能量.玻尔兹曼因子本身并不是一个概率,因为它还没有归一化.为了把玻尔兹曼因子归一化,使其成为一个概率,我们把它除以系统所有可能…

这是Hinton的第12课,结合前一课可以知道RBM是来自BM,而BM是来自Hopfield的,因为水平有限,是直译的,虽然有时候会看不懂,但是好歹不会曲解原来的本意,看的话:1.先看ppt:2.通读下面对应的段落:3.不要纠结某句话不通顺,这是个人翻译水平问题,但是可以看出通读整段话,也能够大致知道这个ppt所表述的意思,而且hinton这门课涉及东西很多,肯定不会在几个视频就说的清楚,也就是这是综述一样的介绍,具体的还是得多看论文才是.只是看这个视频,再去看论文,很多东西就不会显得那么陌生了…

受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义. 深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出.…

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 由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效 的学习算法,即对比散度(Contrastive Divergence)对比散度算法仅需k步吉布斯采样.为了提高效率,对比散度算法用一个训练样本作为可观测向量的初始值.然后,交替对可观测向量和隐藏向量进行吉布…

原文来源:Eur. Phys. J. E (2016) 39: 68 2016年玻尔兹曼奖得主Daan Frenkel接受欧洲物理学报E专访,畅谈统计物理在交叉科学研究中的前所未有的重要性. 统计物理这个研究领域,在你看来,前景如何? 统计物理是物理各分支里对其他学科最具影响的一个分支,并且统计物理对其他学科的影响将继续增大.统计物理的定义比过去的定义宽泛得多.能用统计物理方法研究的任何问题都属于统计物理.统计物理与基因组学.进化论.生物学.数据分析.经济学.社会科学等等学科的边界在逐渐消失.还…

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,简称RBM)是由Hinton和Sejnowski于1986年提出的一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network),该网络由一些可见单元(visible unit,对应可见变量,亦即数据样本)和一些隐藏单元(hidden unit,对应隐藏变量)构成,可见变量和隐藏变量都是二元变量,亦即其状态取{0,1}.整个网络是一个二部图,只有可见单元和隐藏单元之间才会存在边,可见单元…

这篇写的主要是翻译网上一篇关于受限玻尔兹曼机的tutorial,看了那篇博文之后感觉算法方面讲的很清楚,自己收获很大,这里写下来作为学习之用. 原文网址为:http://imonad.com/rbm/restricted-boltzmann-machine/ 翻译如下: (注:下文中的"我"均指原作者) 受限玻尔兹曼机--简单的教程 我读过很多关于RBM的论文,但是要理解它所有的实现细节似乎有些难度. 因此我想和大家分享一些我在面对这些困难时收获的经验.我的教程是基于RBM的一个变种,…

完美人类假设:一类人,具有最完美的基因组,享受最健康的环境和饮食,同时拥有最健康的思想情绪,最终以最长的寿命,自然死亡. 自然死亡是自然生命最终的归宿,这是写在目前基因组里的铁律! 不管科技如何发展,人最终都会追求生命的拓展和延续,所以医学总体是不可能败落的,只是医学的部分低价值的工作会被淘汰. 疾病的研究似乎永远没有尽头,疾病本质就是健康的异常,鉴于健康的生命活动的复杂性,任何一个局部发生异常都会导致疾病. 所以,生命系统有多复杂,疾病研究就能有多复杂! 有趣的是,必须通过疾病模型,我们才能更…

起源:Boltzmann神经网络 Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的,Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念. 即,cost函数由统计物理学的能量函数给出,随着网络的训练,能量函数会逐渐变小. 可视为一动力系统,其能量函数的极小值对应系统的稳定平衡点. Hinton发明的Boltzmann中乘热打铁,对神经元输出引入了随机概率重构的概念.其想法来自于模拟退火算法: 首先在高温下进行搜索,由于此时各状态出现概率相差不大,系统可以很快进入“热平衡状…

1. Welcome 主要讲四部分内容: non-personized systems popularity: 基于流行度或者最大利益化的推荐. 缺点也明显:你可能在特殊地方有些特殊需求, 或者你本来就是大多数人不一样 Association: 找出订单里一起下单的物品的相关性,一般有Aproiri, FP 等算法 collaborative filtering matrix factorization (and its variant like probablistic matrix fact…

算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 本文为下半部分,上半部分见本账号上一篇文章. 19.迁移学习(Transfer Learning)​ 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中. 20.长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络,能够学习长期依赖性. 21.生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

朴素贝叶斯的假定条件:变量独立同分布 一般情况下,越复杂的系统,过拟合的可能性就越高,一般模型相对简单的话泛化能力会更好一点,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向, svm高斯核函数比线性核函数模型更复杂,容易过拟合 AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的.开始时,每个样本对应的权重是相同的,即其中n为样本个数,在此样本分布下训练出一弱分类器.对于分类错误的样本,加大…

Lecture 11 — Hopfield Nets Lecture 12 — Boltzmann machine learning Ref: 能量模型(EBM).限制波尔兹曼机(RBM) 高大上的模型和理论. Hopfield Nets 看了能量函数,发现: These look very much like the weights and biases of a neural network. [点到为止] Boltzmann machine learning From: A Beginne…

[面向代码]学习 Deep Learning(二)Deep Belief Nets(DBNs) http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9447967 分类: 机器学习2013-07-24 11:50 517人阅读 评论(5) 收藏 举报 目录(?)[-] DBNdbnsetupm DBNdbntrainm DBNrbmtrainm DBNdbnunfoldtonnm 总结 =================================…

本是neural network的内容,但偏偏有个variational打头,那就聊聊.涉及的内容可能比较杂,但终归会 end with VAE. 各个概念的详细解释请点击推荐的链接,本文只是重在理清它们之间的婆媳关系. 无意中打开了:中国科大iGEM项目报告,感慨颇多,尤其是时光,这其中也包含了写这系列文字的目的. 在技术上不得不走了不少弯路,每当无意间回首,对于那些”没机会“走弯路的同学们,是羡慕的:对于不懂得珍惜机会的同学们,也是充满惋惜. 希望,透过这些文字,能唤醒一些东西,助你找到正确…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 最近在复习经典机器学习算法的同时,也仔细看了一些深度学习的典型算法.深度学习是机器学习的"新浪潮",它的成功主要得益于深度"神经网络模型"的优异效果.这个小系列打算深入浅出地记录一下深度学习中常用的一些算法.第一篇先写一下"受限玻尔兹曼机"RBM,会分若干个小段写,这是第一段,关…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入 上篇讲到,如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢,本篇中介绍一下对比散度contrastive divergence, CD算法. 我们希望得到P(v)分布下的样本,而我们有训练样本,可以认为训练样本就是服从P(v)的.因此,就不需要从随机的状态开始gibbs采样,而从训练样本开始. CD算法大概思路是这样的,…

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欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入 上解上一篇RBM(一)基本概念,本篇记叙一下RBM的模型结构,以及RBM的目标函数(能量函数),通过这篇就可以了解RBM到底是要求解什么问题.在下一篇(三)中将具体描述RBM的训练/求解方法,包括Gibbs sampling和对比散度DC方法. RBM模型结构 因为RBM隐层和可见层是全连接的,为了描述清楚与容易理解,把每一层的神…

Introduction to Deep Neural Networks Neural networks are a set of algorithms, modeled loosely after the human brain, that are designed to recognize patterns. They interpret sensory data through a kind of machine perception, labeling or clustering raw…

在前面我们讲到了深度学习的两类神经网络模型的原理,第一类是前向的神经网络,即DNN和CNN.第二类是有反馈的神经网络,即RNN和LSTM.今天我们就总结下深度学习里的第三类神经网络模型:玻尔兹曼机.主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,以下简称RBM), RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中得到了广泛的应用. 1. RBM模型结构 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RBM.RBM本身模型很简单,只是一个两…

受限玻尔兹曼机是一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network), 详细介绍可见我的博文<受限玻尔兹曼机(RBM)简介>, 本文主要介绍RBM在协同过滤的应用. 1. 受限玻尔兹曼机简单介绍 传统的受限玻尔兹曼机是一种如下图所示, 其由一些可见单元(visible unit,对应可见变量,亦即数据样本)和一些隐藏单元(hidden unit,对应隐藏变量)构成,可见变量和隐藏变量都是二元变量,亦即其状态取{0,1}.整个网络是一个二部图,只有可…

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接…