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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…

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. 接下来重点讲一下RBM模型求解方法,其实用的依然是梯度优化方法,但是求解需要用到随机采样的方法,常见的有:Gibbs Sampling和对比散度(contrastive divergence, CD[8])算法. RBM目标函数 假设给定的训练集合是S={vi},总数是ns,其中每个样本表示为vi=(vi1,vi2,-,vinv…

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,…

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…

相关算法 python代码参考http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/9668439#(作少量修改与注释) #coding:utf8 import matplotlib.pylab as plt import numpy as np import cPickle class RBM: def __init__(self,n_visul, n_hidden, max_epoch = 50, batch_size = 110, penalty…

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(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…

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…

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9664977.html 上篇<Ocelot简易教程(二)之快速开始2>教大家如何快速跑起来一个ocelot实例项目,也只是简单的对Ocelot进行了配置,这篇文章会给大家详细的介绍一下Ocelot的配置信息.希望能对大家深入使用Ocelot有所帮助. 上篇中也提到了,最简单的Ocelot如下面所示,只有简单的两个节点,一个是ReRoutes,另一个就是GlobalConfiguration关于这两个节…

上篇<Ocelot简易教程(二)之快速开始2>教大家如何快速跑起来一个ocelot实例项目,也只是简单的对Ocelot进行了配置,这篇文章会给大家详细的介绍一下Ocelot的配置信息.希望能对大家深入使用Ocelot有所帮助. 上篇中也提到了,最简单的Ocelot如下面所示,只有简单的两个节点,一个是ReRoutes,另一个就是GlobalConfiguration关于这两个节点的作用,上篇也已经讲述了,这里再简单的讲下ReRoutes:告诉Ocelot如何处理上游的请求.GlobalConf…

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.…

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…

前言 一般来说,Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯方案大致有4种:传统Ajax短轮询.Comet技术.WebSocket技术.SSE(Server-sent Events).关于这4种技术方式的优缺点,请参考<Web端即时通讯技术盘点:短轮询.Comet.Websocket.SSE>.本文将专门讲解SSE技术. 服务器推送事件(Server-sent Events),简称SSE,是 HTML 5 规范中的一个组成部分,可以用来从服务端…

以下问题主要用于技术的总结与回顾 主要问题总结 单例的写法.在单利中创建数组应该注意些什么. NSString 的时候用copy和strong的区别. 多线程.特别是NSOperation 和 GCD 的内部原理. 运行时机制的原理和运用场景. SDWebImage的原理.实现机制.如何解决TableView卡的问题. block和代理的,通知的区别.block的用法需要注意些什么. strong,weak,retain,assign,copy nomatic 等的区别. 设计模式,mvc,单利…

从产品上线前的接口开发和调试,到上线后的 bug 定位.性能优化,网络编程知识贯穿着一个互联网产品的整个生命周期.不论你是前后端的开发岗位,还是 SQA.运维等其他技术岗位,掌握网络编程知识均是岗位的基础要求,即使是产品.设计等非技术岗位,在灰度环境体验产品时也需要理解页面缓存.Host 切换等网络基础概念. 「猫哥网络编程系列」一直是我想沉淀的一个技术知识点,因为我认为:网络编程相关知识(尤其是 HTTP 协议),是互联网产品开发当中最重要的基础知识(没有之一).掌握这方面的基础知识,对一个新…

第一节 系统概述 Keil C51是美国Keil Software公司出品的51系列兼容单片机C语言软件开发系统,与汇编相比,C语言在功能上.结构性.可读性.可维护性上有明显的优势,因而易学易用.用过汇编语言后再使用C来开发,体会更加深刻.Keil C51软件提供丰富的库函数和功能强大的集成开发调试工具,全Windows界面.另外重要的一点,只要看一下编译后生成的汇编代码,就能体会到Keil C51生成的目标代码效率非常之高,多数语句生成的汇编代码很紧凑,容易理解.在开发大型软件时更能体现高级语…

<Android NFC 开发实战详解>简介+源码+样章+勘误ING SkySeraph Mar. 14th  2014 Email:skyseraph00@163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com 啰嗦 哇哈..,历时一年多,我的第一本书终于要出版了(原本应该今年年初出版的,跟马航一样, 莫名其妙就拖到了现在, 据出版社最新消息, 预计三月中下旬正式出版,敬请期待), 封面如下, 感谢人民邮电的张涛老师为本书的付出,......这本书的…

Dialog详解(包括进度条.PopupWindow.自定义view.自定义样式的对话框)   Android中提供了多种对话框,在实际应用中我们可能会需要修改这些已有的对话框.本实例就是从实际出发,展现了andorid中大部分对话框,代码中用了一个对话框管理类来做封装,其中还定义了对话框的动画.自定义样式等等. 主布局文件(全是button) <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android&q…

今天在群里面,有个叫lewis的在问call_user_func_array的用法,因为之前一直没有用过,也不能说什么,于是看一下手册,发现是这么写的: call_user_func_array (PHP 4 >= 4.0.4, PHP 5) call_user_func_array --  Call a user function given with an array of parameters Description mixed call_user_func_array ( callbac…

给大家一篇关于Linux目录 方面的详细说明,好好读一下! Linux目录详解(RHEL5.4) linux有四种基本文件系统类型:--普通文件:如文本文件.c语言源代码.shell脚本等,可以用cat.less.more.vi等来察看内容,用mv来改名:--目录文件:包括文件名.子目录名及其指针,可以用ls列出目录文件:--链接文件:是指向一索引节点的那些目录条目,用ls来查看时,链接文件的标志用l开头,而文件后以"->"指向所链接的文件:--特殊文件:如磁盘.终端.打印机等都…

linux系统的任务计划crontab使用详解 其实大部分系统管理工作都是通过定期自动执行某一个脚本来完成的,那么如何定期执行某一个脚本呢?这就要借助linux的cron功能了. 关于cron任务计划功能的操作都是通过crontab这个命令来完成的.其中常用的选项有: -u :指定某个用户,不加-u选项则为当前用户: -e :制定计划任务: -l :列出计划任务: -r :删除计划任务. 阿铭要创建第一个任务计划了: [root@localhost ~]# crontab -e no cront…

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…

大纲: 一.前言 二.GitHub简介 三.注册GitHub账号 四.配置GitHub 五.使用GitHub 六.参与GitHub中其它开源项目 七.总结 注,GitHub官网:https://github.com/,客户端版本:git version 1.9.2.msysgit.0.所有软件请到这里下载:http://msysgit.github.io/. 一.前言 在前面的文章中我们讲解了 Git 服务器的搭建.Git 本地仓库讲解.Git 远程仓库讲解.Git 分支管理.Git 标签管理,…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

原文: http://www.tuicool.com/articles/2Yjmqy 并发编程网:http://ifeve.com/java-memory-model/ 总结: Final 变量在并发当中,原理是通过禁止cpu的指令集重排序(重排序详解http://ifeve.com/java-memory-model-1/ http://ifeve.com/java-memory-model-2/),来提供现成的课件性,来保证对象的安全发布,防止对象引用被其他线程在对象被完全构造完成前拿到并使…