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,

假设有一个二部图,每一层的节点之间没有连接,一层是可视层,即输入数据是(v),一层是隐藏层(h),如果假设所有的节点都是随机二值变量节点(只能取0或者1值)同时假设全概率分布满足Boltzmann 分布,我们称这个模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM). 首先,这个模型因为是二部图,所以在已知v的情况下,所有的隐藏节点之间是条件独立的(因为节点之间不存在连接),即p(h|v)=p(h1|v)…p(hn|v).同理,在已知隐藏层h的情况下,所有的可视节点都是条件独

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

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

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

from __future__ import print_function print(__doc__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ndimage import convolve from sklearn import linear_model, datasets, metrics from sklearn.cross_validation import train_test_split from

一.背景介绍 玻尔兹曼机 = 马尔科夫随机场 + 隐结点 二.RBM的Representation BM存在问题:inference 精确:untractable: 近似:计算量太大 因此为了使计算简便,引入了RBM,RBM假设h,v之间有连结,h,v内部无连结 从NB(朴素贝叶斯)推导到RBM的过程图  三.RBM的Inference 主要是已知learning求得参数之后,再来求后验概率P(h|v).P(v|h),以及边缘概率P(v)

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

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

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

Generative Models 生成模型帮助我们生成新的item,而不只是存储和提取之前的item.Boltzmann Machine就是Generative Models的一种. Boltzmann Machine Boltzmann Machine和Hopfield Network对比 Energy Function是相同的 神经元\(x_i\)的取值在0和1之间,而不是Hopfield Network中的-1和1. 使用Boltzmann Machine来产生新的状态,而不是提取存储的

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

Lecture 11 — Hopfield Nets Lecture 12 — Boltzmann machine learning Ref: 能量模型(EBM).限制波尔兹曼机(RBM) 高大上的模型和理论. Hopfield Nets 看了能量函数,发现: These look very much like the weights and biases of a neural network. [点到为止] Boltzmann machine learning From: A Beginne

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.

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

What is machine learning? 并没有广泛认可的定义来准确定义机器学习.以下定义均为译文,若以后有时间,将补充原英文...... 定义1.来自Arthur Samuel(上世纪50年代.西洋棋程序) 在进行特定编程的情况下给予计算机学习能力的领域. 定义2.来自Tom Mitchell(卡内基梅隆大学) 一个好的学习问题定义如下:一个程序被认为能从经验E中学习,解决任务T,达到性能度量值P, 当且仅当,有了经验E后,经过P评判,程序在处理T时的性能有所提升. 机器学习分类 监

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要