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…

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…

  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:…

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