受限玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机——简单证明

花了很久看了一下玻尔兹曼机，感觉水有点深，总之一步一步来嘛~~~~先说一下一个非常好的参考资料：受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 ，有兴趣的可以再看看这篇文章的参考文献或者博客，写的也非常好，本文就是基于这篇文章的理解
zb1165048017·2016-03-13 10:00

受限玻尔兹曼机准备知识——MCMC方法和Gibbs采样

先点明几个叫法MCMC方法：马尔可夫链-蒙特卡洛方法 (千万别叫成梅特罗波利斯蒙特卡罗方法了)Metropolis-Hastings采样：梅特罗波利斯-哈斯廷斯采样Gibbs采样：吉布斯采样【题外话】：学一个东西，至少要知道英文翻译过来的中文名字叫啥，不然天天叫英文名字，哪天找教程遇到中文名字都不认识，比如BP神经网络，在网上搜搜，有几个把中文叫法说出来了，真是够折腾的，到底是叫反向传播网络，还是
zb1165048017·2016-03-10 18:00

受限玻尔兹曼机准备知识——蒙特卡洛方法

先了解几个基本概率知识，不急着看蒙特卡洛方法的定义，具体的MC方法参考网上各种资料。两个比较好的学习MC方法的文章：蒙特卡洛方法入门 (结合了实例)和 蒙特卡洛方法 (推荐，非常详细)数学期望（期望，均值）的计算：               大数定律：主要描述大数量随机试验平均结果的稳定性。解释了随机现象的一种统计规律。具体定义参考书本。它主要是利用大量的随机试验，用观察值的平均值去预测整个样本
zb1165048017·2016-03-09 16:00

常用学习资料整理（ing…）

tornadomeet博客导航ufldl的教程：一ufldl的教程：一（中文版）ufldl的教程：二吴立德老师《深度学习课程》DeepLearning学习笔记整理系列（江苏大学成科杨PPT）（讲的很通俗易懂）受限玻尔兹曼机
worr·2016-02-10 19:00

关于RBM中k步对比散度算法CDK的认识

此图摘自受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（六）对比散度算法，文章关于RBM的介绍非常详细，但是对于我这种小白还是有些地方不知理解对不对~~~如果有误，谢谢大家指正。
zb1165048017·2016-01-12 17:00

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（四）对比散度contrastive divergence，CD

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GibbsSampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastivedivergence，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
xbinworld·2015-12-31 22:00

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（三）模型求解，Gibbs sampling

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：GibbsSampling和对比散度(contrastivedivergence,CD[8])算法。RBM目标函数假设给定的训练
xbinworld·2015-12-19 08:00

转】深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）

接着分别讲述了：(1)其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2)这个基本结构如何组成深度信念网络。本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。
dajue2014·2015-12-15 09:01

受限玻尔兹曼机（RBM）

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^
·2015-11-13 10:56

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（一）预备知识

  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
·2015-11-12 21:39

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（二）网络结构

  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
·2015-11-12 21:38

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（三）能量函数和概率分布

  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
·2015-11-12 21:37

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（四）对数似然函数

  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
·2015-11-12 21:36

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（五）梯度计算公式

  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
·2015-11-12 21:36

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（六）对比散度算法

  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
·2015-11-12 21:35

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（七）RBM 训练算法

  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
·2015-11-12 21:34

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（八）RBM 的评估

  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
·2015-11-12 21:34

受限玻尔兹曼机（RBM）

这两天跟人讨论起说在DL中用DBN的，而DBN就是用很多RBM叠加起来的，想起以前看到的RBM，只是粗略看了下，没有仔细研究， 现在正好借这个机会好好研读一番。 玻尔兹曼机（BM）： 波尔兹曼机（Boltzmann Machine, BM）是Hiton（是的，Hiton大牛）和Sejnowski 于1986年基于统计力学提出的神经网络，这种网络中的神经元是随机神经元，神经元的输出只有两种状态
·2015-11-12 11:36

[深度学习]受限玻尔兹曼机生成手写数字训练样本原理

基于能量的模型(EBM) 基于能量的模型将每一个我们感兴趣的变量构造联系到一个标量能量上. 学习就是修改能量方程从而使得它的外形有我们需要的特点. 举例来说, 希望的是: 期望构造的能量低. 基于能量的概率性模型定义了一个概率分布, 它是由能量方程决定的: 　　　　　　(1) 归一化因子 Z被称为配分函数, 类比于物理系统. 基于能量的模型可以通过SG
·2015-11-11 14:18

RBM(受限玻尔兹曼机)介绍以及实现

1.RBM简介RBM是一个基于能量的模型，根据统计力学的知识，P=exp(-E)/Z，因此系统的联合概率与系统的能量总是满足上面的关系。RBM由可见层和隐藏层构成，可见层与隐藏层之间通过权重矩阵连接，可见层与隐藏层分别有各自的偏置。而可见层之间、隐藏层之间均没有连接，故称为RBM。由于RBM特殊的结构图，可见层与隐藏层之间是条件独立的，因此p(h|v)和p(v|h)可以通过多个概率联合求出。具体而
张泽旺·2015-10-14 13:00

学习深度神经网络的几个博客和网站介绍

p-94151967203.html                  概率统计公式大全http://www.doc88.com/p-5078145653032.html               受限玻尔兹曼机读书笔记
he_min·2015-10-07 21:00

深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）

接着分别讲述了：(1)其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2)这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。
lien0906·2015-07-13 20:00

RBM（受限玻尔兹曼机）

RBM（受限玻尔兹曼机）http://www.cnblogs.com/xiaokangzi/p/4492466.html基于能量模型 (EBM)基于能量模型将关联到感兴趣的变量每个配置的标量能量。
zdy0_2004·2015-05-17 22:00

深度学习论文阅读笔记（三）之深度信念网络DBN

《受限波尔兹曼机简介》（1）主要内容：主要介绍受限玻尔兹曼机（RBM）的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等，探讨了RBM在未来值得研究的方向。
lqfarmer·2015-05-04 12:06

深度学习论文阅读笔记（三）之深度信念网络DBN

《受限波尔兹曼机简介》（1）主要内容：主要介绍受限玻尔兹曼机（RBM）的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等，探讨了RBM在未来值得研究的方向。
lqfarmer·2015-05-04 12:00

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（二）网络模型

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Gibbssampling和对比散度DC
xbinworld·2015-04-22 00:00

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（一）基本概念

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
xbinworld·2015-04-17 07:00

DBN的训练过程

       有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非常流行的方法。     
lujiandong1·2015-03-17 20:00

深度置信网络（DBN）和受限玻尔兹曼机（RBM）

接着分别讲述了：(1)其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2)这个基本结构如何组成深度信念网络。本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内
oppoa113·2015-01-07 09:38

深度置信网络（DBN）和受限玻尔兹曼机（RBM）

接着分别讲述了：(1)其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2)这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，
OPPOA113·2015-01-07 09:00

怒传一波笔记

  今天没去实习，稍微空了点才想起这个博客，所以就上点笔记，受惠于网络，回馈于网络~~  继续吐糟下CSDN博客的上图片功能，真是超级麻烦，上传了一篇“受限玻尔兹曼机RBM”发现一堆图片要一张一张上传，
Vintage_1·2014-07-30 22:00

受限玻尔兹曼机RBM

先验知识——Gibbs采样   Gibbs采样是一种基于马尔可夫链蒙特卡洛策略的采样方法。对于K维随机向量X=(X1,...,XK)，假设无法求得关于X的联合分布P(X)，但知道给定X的其他分量Xk的条件分布——P(Xk|X1,...,Xk-1,Xk+1,...,XK)。这时我们可以从X的任意状态[x1(0),...,xK(0)]开始，利用上述条件分布，通过迭代对其各个分量采样，随着采样次数的增加
Vintage_1·2014-07-30 21:00

受限玻尔兹曼机学习（一）

时间：2014.07.02地点：基地------------------------------------------------------------------------一、简述 受限玻尔兹曼机
u012333003·2014-07-02 18:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（六）对比散度算法

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-05-22 08:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（八）RBM 的评估

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-18 14:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（七）RBM 训练算法

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-18 14:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（五）梯度计算公式

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-14 18:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（四）对数似然函数

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
皮果提·2014-02-13 23:45

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（一）预备知识

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-13 23:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（三）能量函数和概率分布

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-13 23:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（二）网络结构

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-13 23:00

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（四）对数似然函数

 去年6月份写的博文《YusukeSugomori的C语言DeepLearning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
peghoty·2014-02-13 23:00
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