玻尔兹曼机如下所示：Boltzmann机是仅有两种类型的节点（隐藏节点和可见节点）的非确定性（或随机）生成型深度学习模型。没有输出节点！这似乎很奇怪，但这就是赋予他们这种不确定性的原因。

根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模

GeoffreyHintonNG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的.Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann

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

RBM原理：玻尔兹曼机最初是作为一种广义的“联结主义”引入，用来学习向量上的任意概率分布。联结主义（connectionism）的中心思想是，当网络将大量简单计算单元连接在一起时可以实现智能的行为。分布式表示（distributedrepresentation）认为系统每个输入应该由许多特征表示的，并且每个特征应参与多个可能输入的表示。特别在不是所有变量都能被观察到时，具有隐藏单元的玻尔兹曼机不再

关于机器学习中的受限玻尔兹曼机（RBM）的非二值情况的推导http://blog.51cto.com/13345387/1971665限制Boltzmann机（RestrictedBoltzmannMachine

深度学习基础理论-CNN篇卷积神经网络的发展历程-01-卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，区别于神经网络其他模型（如，递归神经网络、Boltzmann

受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,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(generativestochasticneuralnetwork)，该网络由一些可见单元(visibleunit，对应可见变量，亦即数据样本)和一些隐藏单元(hiddenunit，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

ThemajoritylikeswatchingMarvelSuperheroMovies.Thismovieseriesarealmostthemostpopularpopcornmoviesallovertheworld.AlthoughWecan'tconsiderthemastheSci-Fimoviestheoretically,somesciencefictionideasfromth

地理在创新的复杂扩散中的作用;微分方程模型显示了欧洲学术界玻璃天花板的近因;来自Prigogine-Herman-Boltzmann方程的多类基本图;多层网络可视化的现状;具有多变量传递熵和分层统计检验的大规模有向网络推理

定义为可逆过程中输入热量相对于温度的变化率，即$$dS=\frac{dQ}{T}$$上述表示形式与如今我们所熟知的信息熵存在着较大差异，因为香农(ClaudeE.Shannon)在信息论中所定义的熵引自玻尔兹曼(LudwigE.Boltzmann

受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine)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(ContrastiveDivergence)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

此前，Patrick曾在Boltzmann人权中心参与跨国人权项目的运作，并担

5.2感知机与多层网络5.3误差逆传播算法5.4全局最小与局部最小5.5其他常见神经网络5.5.1RBF网络5.5.2ART网络5.5.3SOM网络5.5.4级联相关网络5.5.5Elman网络5.5.6Boltzmann

源：https://github.com/nyxcalamity/lbm-gpu正好接触这个领域，复现这篇文章的思想及代码基础准备如下：GPGPU：https://en.wikipedia.org/wiki/General-purpose_computing_on_graphics_processing_unitsLattice-BoltzmannMethod：https://en.wikiped

原文链接：http://papers.nips.cc/paper/4683-multimodal-learning-with-deep-boltzmann-machines.pdf这篇文章描述了一种深度玻尔兹曼机

本来在知乎开了个专栏想写点机器学习有关的笔记，但有的时候文章写的比较随意，一般就发布到博客上，刚刚想发一两篇文章到专栏，结果知乎不支持Markdown中数学公式，实在是太绝望了，所以以后就把自己觉得还行的内容放在里。话不多说，进入正题。Coursera上Hinton课程第12周内容为受限玻尔兹曼机，这一讲可以说是完全没听懂，网上中文的资料不够详尽，所以决定自己整理一份，主要是根据Youtube上一

感知机与多层网络感知机感知机学习单层感知机只能解决线性可分问题，对于非线性可分问题，使用多层感知机多层前馈神经网络（MLP）5.3误差逆传播算法（BP算法）缓解过拟合5.4全局最小和局部最小5.5其他常见神经网络Boltzmann

根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数

原文链接：http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction-to-restricted-boltzmann-machines/原作者代码地址：https://github.com

玻尔兹曼机特点：•Boltzmann机是第一个受统计力学启发的多层学习机，它是一类典型的随机神经网络属于反馈神经网络类型。

受限玻尔兹曼机，简称RBM（下文中统一用RBM表示）。写这篇博客的原因是，下午看到吴恩达在Coursera上的DeepLearning课程中，跟Hinton的40分钟的采访，问Hinton他在AI中最令人惊喜的发现是什么，Hinton说就是他和TerrySejnowski一起提出的玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）。以此为契机，来分析一下BM和RBM。1、什么是BM？BM是由Hinto

2.玻尔兹曼分布(Boltzmanndistribution)Boltzmann分布是一个系统中各种状态时，粒子的概率分布，概率测量或频率分布：F(state)∝e−EkT∝是正比于符号，E是状态能量，

题图：byPriscillafromunsplash周六晚上在读一本晦涩难懂的技术书籍，BP神经网络、模拟退火算法和Boltzmann机算法等术语搞得我疲惫不堪。

1，受限玻尔兹曼机，思想似乎是源自于热力学，因为有一个玻尔兹曼分布律的东西，具体还没学习，不过可见机器学习中不同学科的思想融合，往往是idea/innovation的发源地。2，想迅速入门，受知乎指引看了HugoLarochelle在YouTube上的神经网络课第五章的RestrictedBoltzmannmachine.在[5.2]中讲到了P(h|x)的条件概率的推导，感觉不错，截图如下：然后就

只是看了很多东西自己的一些整理，方便复习本文部分公式内容摘自http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19169027 作者:peghoty 产生式模型：用来估计联合概率P(x,y),因此可以根据联合概率来生成样本，如HMM判别式模型：用来估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识，无法生成样本，只能判断分类，如SVM,CRF,MEM(最大熵)关于生成

转载自：http://blog.csdn.net/win_in_action/article/details/25333671 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518深度神经网络（Deepneuralnetwork）   深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加

下载地址：DeepLearningToolBox   学习RBM代码之前，需要一些基本的RBM的知识。   网上有很多参考资料，我借鉴一篇写的很好的系列文章，看下来也差不多能看懂了，博客地址：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937 目录如下（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）

下载地址：DeepLearningToolBox   学习RBM代码之前，需要一些基本的RBM的知识。   网上有很多参考资料，我借鉴一篇写的很好的系列文章，看下来也差不多能看懂了，博客地址：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937 目录如下（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）

教程地址：http://www.deeplearning.net/tutorial/rbm.html强烈建议！烈建议！强烈建议：看受限波尔兹曼机一定要看的博客，详细得当场就跪下了，博客后面的参考文献也很值得一读，互相对比理解：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937有时间也得好好学学概率图模型 Energy-BasedModels(E

根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内

  Restricted Boltzmann Machines 3.  Deep Belief Nets 4.  Autoencoders 5.

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

   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

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。

限制Boltzmann机（Restricted Boltzmann Machine） 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，

我把何雅玲老师的《格子Boltzmann方法的理论及应用》一书的附录D程序输入并且调试完毕，工程是VS2010的，有需要的可以到我的google code下载。

boltzmann machine涉及到的东西还是比较多的，这里不会给出详尽的证明，只是会提到一下，重点还是这个机器学习算法的有点、缺点、能处理的问题等。

Maxwell-Boltzmann几率分布函数可用于确定气体分子的运动速率。因为我们要处理大量气体分子，所以需要应用统计方法得到一个气体分子速率的统计表达式。

根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数

参考了http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168989，感觉写的已经非常全了，完全能满足我自己学习的需要。即使在只参考这片文章的情况下，RBM的来龙去脉已经讲的很清楚了，故我没必要再把这位博主已经做得事情重新做一遍。所以这个学习笔记不再更新，把这片资料转载上来供大家参考，如果有什么问题也可以到原作者博客去提问。

一、限制玻尔兹曼机的感性认识要回答这个问题大概还要从神经网络说起。（1）人工神经网络（artificialneuralnetwork）一言以蔽之，人工神经网络用于学习一个输入到输出的映射，通常由三层组成，输入层，隐层和输出层。各层之间的每个连接都有一个权值，人工神经网络的训练过程就是学习这个权值。典型的，可以使用随机梯度下降法。（2）递归人工神经网络（recurrentneuralnetwork）

一、限制玻尔兹曼机的感性认识要回答这个问题大概还要从神经网络说起。（1）人工神经网络（artificialneuralnetwork）一言以蔽之，人工神经网络用于学习一个输入到输出的映射，通常由三层组成，输入层，隐层和输出层。各层之间的每个连接都有一个权值，人工神经网络的训练过程就是学习这个权值。典型的，可以使用随机梯度下降法。（2）递归人工神经网络（recurrentneuralnetwork）

的基本思想和方法来理解假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（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p(v,h)满足Boltzmann

根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数

根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将

引言这是GeoreyHinton的文章APracticalGuidetoTrainingRestrictedBoltzmannMachines的主要内容翻译，有大量省略主要的目的是对于RBM训练中几个关键点参数设置的指导原文在GeoreyHinton的个人网站可以下载到PDF版本主要内容以问答形式记录在这里当使用对比散度（CD）时收集信息的技巧Q：在吉布斯采样时，隐含节点的值如何取？A：在单步吉布

Introduction to Restricted Boltzmann Machines (2012-03-1113:50:10)转载▼标签： boltzmann machine it分类： PatternRecognition2IntroductiontoRestrictedBoltzmannMachinesJUL18TH

文章主要是解决图像标注的问题，作者挑了一个比较偏的标注问题——对人脸进行标注。方法采用CRF(ConditionalRandomFields)与RBM(RestrictedBoltzmannMachine)混合的方法，前者用来解决图像局部的相互关系，后者用来解决图像的全局形状。一张图片来解释它到底要干什么最左边是一张背景不是很干净的人脸图片，这张照片经过预处理，过分割之后（中间图片），套用作者的G

题目：ModelingDocumentswithaDeepBoltzmannMachine作者：HInton发表于：UAI2013主要内容：这篇文章写用神经网络来对文本（文章）进行建模的。在ReplicatedSoftmaxmodel的基础上，增加了一个隐含层，但是并不增加参数，用来提升模型性能。与标准RSM和LDA模型相比较，作者这个模型性能更好。1.ReplicatedSoftmaxmodel