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:

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

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

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

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. 二项分布 二项分布也叫 0-1 分布,如随机变量 x 服从二项分布,关于参数 μ(0≤μ≤1),其值取 1 和取 0 的概率如下: {p(x=1|μ)=μp(x=0|μ)=1−μ 则在 x 上的概率分布为: Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−x 2. 服从二项分布的样本集的对数似然函数 给定样本集 D={x1,x2,-,xB} 是对随机变量 x 的观测值,假定样本集从二项分布 p(x|μ) 中独立(p(x1,x2,-,xN)=∏ip(xi))采样得来,则当前样本集关于 μ 的似然函数为

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

讲授玻尔兹曼分布.玻尔兹曼机的网络结构.实际应用.训练算法.深度玻尔兹曼机等.受限玻尔兹曼机(RBM)是一种概率型的神经网络.和其他神经网络的区别:神经网络的输出是确定的,而RBM的神经元的输出值是不确定的,以某种概率取到某一个值.以另一种概率取到另一个值,神经元的输出值.各个神经元的输入值服从某种概率分布,所有神经元的输出值服从玻尔兹曼分布. 大纲: 玻尔兹曼分布 网络结构 计算隐藏单元的值 用于特征提取 训练算法 深度玻尔兹曼机 本集总结 玻尔兹曼分布: 玻尔兹曼分布是统计物理中的一种概率分

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio

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

基础知识单薄的同学,请逐字逐句阅读以下概念,来自于博客园AskScuti. 预备知识:什么是参数文件.存放位置.参数文件的分类和参数文件的命名方式.参数文件如何创建.参数文件加载顺序.参数分类.参数修改级别.参数修改scope选项. <跟我记-AskScuti:8句话让你彻底搞定参数文件及参数>:Oracle中有很多晦涩难懂的理论,无法通过比较严谨的方式把知识点以白话呈现,以下理论知识点术语可能不够严谨,但可以帮助你理解和记忆,至少是正确的,以下8条,最好全部背下来,一遍不行,来十遍,十遍不行

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

Eclipse中自动提示的方法参数都是arg0,arg1,就不能根据参数名来推断参数的含义,非常不方便. 解决方法:Preferences->Java->Installed JREs,发现里面只有一个JRE,选Edit,路径改成JDK的路径的就行了.原因是Eclipse需要JavaDoc或者源代码来获得那些参数的名字.

  C#调用SQL中的存储过程中有output参数,类型是字符型的时候一定要指定参数的长度.不然获取到的结果总是只有第一字符.本人就是由于这个原因,折腾了很久.在此记录一下,供大家以后参考! 例如: CREATE PROCEDURE sp_AccountRole_Create @CategoryID int, ), ), @RoleID int output AS DECLARE @Count int -- 查找是否有相同名称的记录 SELECT @Count = Count(RoleID) F

原文:http://blog.csdn.net/blueheart20/article/details/43766713 引言: 在Restful类的服务设计中,经常会碰到需要在URL地址中使用中文作为的参数的情况,这种情况下,一般都需要正确的设置和编码中文字符信息.乱码问题就此产生了,该如何解决呢?且听本文详细道来. 1.  问题的引出 在Restful的服务设计中,查询某些信息的时候,一般的URL地址设计为: get /basic/service? keyword=历史 , 之类的URL地址

这篇文章主要介绍了SQL Server存储过程中使用表值作为输入参数示例,使用表值参数,可以不必创建临时表或许多参数,即可向 Transact-SQL 语句或例程(如存储过程或函数)发送多行数据,这样可以省去很多自定义的代码,需要的朋友可以参考下.    在2008之前如果我们想要将表作为输入参数传递给SQL Server存储过程使比较困难的,可能需要很多的逻辑处理将这些表数据作为字符串或者XML传入.    在2008中提供了表值参数.使用表值参数,可以不必创建临时表或许多参数,即可向 Tra