1.受限玻尔兹曼机   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受限玻尔兹曼机(RBM). 受限玻尔兹曼机(RBM)是一个随机神经网络(即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为,随机取值).它包含一层可视层和一层隐藏层.在同一层的神经元之间是相互独立的,而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的(双向连接).在网络进行训练以及使用时信息会在两个方向上流动,而且两个方向上的权值是相同的.但是偏置值是不同的(偏置值的个数是和神经元的个数相同的),受限玻尔兹曼机的结构如下 上面一…

能量模型 RBM用到了能量模型. 简单的概括一下能量模型.假设一个孤立系统(总能量$E$一定,粒子个数$N$一定),温度恒定为1,每个粒子有$m$个可能的状态,每个状态对应一个能量$e_i$.那么,在这个系统中随机选出一个粒子,这个粒子处在状态$k$的概率,或者说具有状态$k$的粒子所占的比例为: $$p(state=k)=\frac{e^{-e_k}}{Z}$$ 其中$Z=\sum e^{-e_i}$称为配分函数. 扩展开来,在一个正则系综中,系统$i$处在状态$S_i$的概率为: $$P(s…

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(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,…

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…

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…

1. RBM 的提出 BM 的缺点: 计算时间漫长,尤其是无约束自由迭代的负向阶段: 对抽样噪音敏感: 流行软件的不支持: 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,简称 RBM,以解决 BM 的学习效率过慢的严重缺陷)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…

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.…

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…