1. 拓扑结构上 如下图示,在拓扑结构上,RBM(受限的玻尔兹曼机)与 BM(玻尔兹曼机)的最大区别在于: RBM 取消了可见层的层内连接以及隐含层的层内连接,主要在于 BM 的层内连接使得其学习过程相当耗时: 2. RBM 结构的一些特性 RBM 是一种有效的特征提取方法,用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力, 堆叠多个RBM组成的深度信念网络能提取更抽象的特征. RBM 的无层内连接使得,RBM 的网络拓扑获得了这样一种基本假设, 当给定可见单元的状态时,各隐单元的激活状态之间是条件独立…

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…

头脑一热,坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程,课程预先的计划内容见:http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html.上课老师为微软研究院的大牛——邓力,群(qq群介绍见:Deep learning高质量交流群)里面有人戏称邓力(拼音简称DL)老师是天生注定能够在DL(Deep learning)领域有所成就的,它的个人主页见:http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/.这次我花费这么…

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.…

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…

RBM包含两个层,可见层(visble layer)和隐藏层(hidden layer).神经元之间的连接具有以下特点:层内无连接,层间全连接.RBM可以看做是一个二分图(神经元当做顶点,神经元之间的连接当做边,)所有节点都是随机二值变量节点(只能取0或者1).可见层单元用来描述观察数据的一个方面或一个特征,例如,对于黑白图片而言,一个可见单元可能描述的就是图片某处是否为白色.可见层中单元的个数与观测数据的维数相同,用于输入观测数据,隐层则用于刻画观测数据每个维度之间的依赖关系. n_v,n_h…

Energy based Model the probability distribution (softmax function): \[p(x)=\frac{\exp(-E(x))}{\sum\limits_x{\exp(-E(x))}}\] when there are hidden units, \[P(x)=\sum\limits_h{P(x,h)}=\frac{1}{\sum_x\exp(-E(x))}\sum\limits_h{\exp(-E(x,h))}\] now, we de…

BM算法研究了很久了,说实话BM算法的资料还是比较少的,之前找了个资料看了,还是觉得有点生涩难懂,找了篇更好的和算法更好的,总算是把BM算法搞懂了. 1977年,Robert S.Boyer和J Strother Moore提出了另一种在O(n)时间复杂度内,完成字符串匹配的算法,这个算法在单模匹配上比KMP算法还要出色 PS:其BM算法在跳转优化上的确比KMP算法要好很多,能在O(N)的上界就完成匹配了,但是不是绝对的,我们讲到后面再来说这个问题. 我们知道,KMP算法之所以能那么快,是因为他…

RBM是深度学习的核心,所以必须彻底清楚地理解RBM原理.推导及其训练方法 1.读学位论文“基于深度学习的人脸识别研究”: 对RBM.DBN的介绍比较详细,可以作为基础阅读,再去读英文论文. 2.RBM的推导: ① 受限玻尔兹曼机(RBM)学习笔记 讲得非常清楚,第一重点推荐! ②深度学习笔记 - RBM_百度文库 这个讲很直白,感觉非常好!第二重点推荐,也不知道是哪位大神写的 ③page ④Yoshua Bengio大神写的综述“ Learning Deep Architectures for…

bp bp 命令是在某个地址下断点, 可以 bp 0x7783FEB 也可以 bp MyApp!SomeFunction . 对于后者,WinDBG 会自动找到MyApp!SomeFunction 对应的地址并设置断点. 但是使用bp的问题在于: 1)当代码修改之后,函数地址改变,该断点仍然保持在相同位置,不一定继续有效: 2)WinDBG 不会把bp断点保存工作空间中 bp  Address或bp 伪寄存器或bp符号名称: 0:000> x Simple1Demo!CSimple1DemoAp…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.    目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt…

基础数据结构——字符串2 病毒IITime Limit: 1000 MS Memory Limit: 10240 KTotal Submit: 284(138 users) Total Accepted: 177(135 users) Rating: Special Judge: NoDescription自从计算机病毒的概念被提出之后,病毒的种类可以说是层出不穷.现在,单纯的病毒是逃不过杀毒软件的.因此现在的病毒往往隐藏一些字符之中来达到蒙混过关的目的.已知连续的字符串"bkpstor&quo…

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…

串匹配算法最常用的情形是从一篇文档中查找指定文本.需要查找的文本叫做模式串,需要从中查找模式串的串暂且叫做查找串吧. BM算法好后缀规则 公式: 对于长度为m的模式串P,在i处失配时,模式串向前滑动的距离next[i]等于:next[i]= { 1;        i = m;           i-k+1:   存在最大的K (1 <= k <= i),使得 PkPk+1..Pk+m-i-1 == Pi+1Pi+2..Pm 且Pk-1 != Pi     =>case 1      …

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 转载自:http://dsqiu.iteye.com/blog/1700312 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到…

问题 当使用 hyperref 宏包时,在标题中使用 \bm 为数学符号加粗会出现错误 \documentclass{article} \usepackage{bm} \usepackage{hyperref} \begin{document} \section{$\bm{x^2}$} \end{document} 报错信息为 ERROR: TeX capacity exceeded, sorry [input stack size=5000]. 原因是,使用 hyperref 创建的书签信息中…

KMP算法 KMP算法主要包括两个过程,一个是针对子串生成相应的“索引表”,用来保存部分匹配值,第二个步骤是子串匹配. 部分匹配值是指字符串的“前缀”和“后缀”的最长的共有元素的长度.以“ABCDABD”为例: “A”的前缀和后缀都是空,共有元素长度为0: “AB”的前缀为{A},后缀为{B},共有元素长度为0: “ABC”的前缀为{A, AB},后缀为{BC, C},共有元素长度为0: “ABCD”的前缀为{A, AB, ABC},后缀为{BCD, CD, D},共有元素长度为0: “ABCD…

在用于查找子字符串的算法中,BM(Boyer-Moore)算法是当前有效且应用比较广泛的一种算法,各种文本编辑器的“查找”功能(Ctrl+F),大多采用Boyer-Moore算法.比我们学习的KMP算法快3~5倍. 在1977年,Boyer-Moore算法由德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明 下面通过Java实现BM算法: package com.buaa; import java.util.Random; /** * @ProjectNa…

2006 年,Hinton 等人基于受限波尔兹曼机(Re- stricted Boltzmann Machines, RBMs)提出的深度信念 网络(Deep Belief Networks, DBNs)是深度学习理论在 机器学习领域打响的第一枪,并成为了其后至今深度学 习算法的主要框架.在该算法中,DBN 由若干层 RBM 级联而成,得益于对比散度(Contrastive Divergence, CD)的高效近似算法,DBN 绕过了多隐层神经网络整 体训练的难题,将其简化为多个 RBM 的训练…

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到左开始比较,但模式串的移动还是从左到右的.字符串匹配的关键就是模式串的如何移动才…

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…

前面介绍在BF,KMP这些算法的时候老是提到BM这个东西,究竟这什么东西,有啥高深的,这些问题我们如今不去考虑.不知道,认真读前几篇文章的读者有没有发现前面的算法都是从模式串的前面開始匹配的,那我们就想能不能从模式串的后面開始匹配了? 答案肯定是能够的.所以这就有了我们今天的这篇文章Horspool算法,这个算法是基于字符串后缀的匹配算法. 在上一篇文章中,我们学习了一个概念叫好字符(又叫好后缀),大家都知道有好必有坏吧,所以我们今天再来学习一个概念-----坏字符. 一.坏字符与模式串滑动 坏…