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…

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…

1.RBM简介 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)最早由hinton提出,是一种无监督学习方法,即对于给定数据,找到最大程度拟合这组数据的参数.RBM常用于降维,分类,回归与协同过滤,特征学习甚至 topic model ,其网络结构如下: RBM是一种两层的贝叶斯网络,是Deep Blief Network 的基本组成成分,该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ,其中每个可视节点只与m个隐藏节点相关,与其他可视节点独立,对于隐藏节点同…

1.RBM简介 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)最早由hinton提出,是一种无监督学习方法,即对于给定数据,找到最大程度拟合这组数据的参数.RBM常用于降维,分类,回归与协同过滤,特征学习甚至 topic model ,其网络结构如下: RBM是一种两层的贝叶斯网络,是Deep Blief Network 的基本组成成分,该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ,其中每个可视节点只与m个隐藏节点相关,与其他可视节点独立,对于隐藏节点同…

参考论文:1.Stacks of Convolutional Restricted Boltzmann Machines for Shift-Invariant Feature Learning                     2.Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical Representations    预备知识:http://blog.csdn.net…

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…

转自:http://deeplearning.net/tutorial/rbm.html http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/9150213 能量函数 一个事物有相应的稳态,如在一个碗内的小球会停留在碗底,即使受到扰动偏离了碗底,在扰动消失后,它会回到碗底.学过物理的人都知道,稳态是它势能最低的状态.因此稳态对应与某一种能量的最低状态.将这种概念引用到Hopfield网络中去,Hopfield构造了一种能量函数的定义.这是他所作的一大贡献.…

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.…

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…

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.…