rbm

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（四）对数似然函数

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

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

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

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

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

本人部分博客导航(ing...)

learning：五十一(CNN的反向求导及练习) Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解) Deep learning：四十九(RNN-RBM
·2015-11-12 14:25

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。
·2015-11-12 11:36

读书笔记－《Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence》

Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence(以下简称 PoE)是 DBN 和深度学习理论的 肇始之篇,最近在爬梳和学习 RBM
·2015-11-11 04:35

栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder)

于是Bengio等人在2007年的  Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中， 仿照stacked RBM构成的DBN，提出Stacked
·2015-11-11 04:43

栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder)

于是Bengio等人在2007年的  Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中， 仿照stacked RBM构成的DBN，提出Stacked
·2015-11-11 00:30

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了
·2015-11-08 10:38

阅读记录：Learning multiple layers of representation（杂乱笔记）

局部表示,分布式表示和稀疏表示:局部表示聚类算法,最近邻算法的输入空间切割局部之间互斥,分布式表达ICA、PCA和RBM,器所使用的特征较少，PCA和ICA能获取主要分量信息，但输出信号数目小于输入信号数目
·2015-11-02 17:26

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了
·2015-11-02 16:00

Deep learning：十九(RBM简单理解)

  　　这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络，因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成，所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning
·2015-11-01 10:24

DL：RBM评估

在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文 Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）之前需要了解什么是RBM
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 19:00

DL：RBM 简介、网络结构

在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文 Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）之前需要了解什么是RBM
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 19:00

DL：RBM训练算法

在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks）之前需要了解什么是RBM，现在就我学习的情况
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 19:00

DL：RBM学习算法——Gibbs采样、变分方法、对比散度、模拟退火

RBM学习算法——Gibbs采样、变分方法、对比散度、模拟退火在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文 Reducing the Dimensionality of Data with
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 19:00

DL：受限波尔兹曼机（RBM）能量模型

受限波尔兹曼机（RBM）能量模型在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文 Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 14:00

DL：Hopfield 神经网络

神经网络（DHNN）在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks）之前需要了解什么是RBM
happy_XYY·2015-10-31 12:43

DL：Hopfield 神经网络

DHNN）在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文 Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）之前需要了解什么是RBM
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 12:00

Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)

Unsupervised Feature Learning”后的分析，主要是针对一个隐含层的网络结构进行分析的，分别对比了4种网络结构，k-means, sparse autoencoder, sparse rbm
·2015-10-31 08:47

Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解)

  　　前言： 　　本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample：rnn-rbm in polyphonic music.
·2015-10-27 11:08

Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解)

  　　深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类： 既有encoder部分也有decoder部分：比如常见的RBM系列（由RBM可构成的
·2015-10-27 11:08

Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network)

  　　目前，深度网络（Deep Nets）权值训练的主流方法还是梯度下降法（结合BP算法），当然在此之前可以用无监督的方法（比如说RBM，Autoencoder）来预训练参数的权值，而梯度下降法应用在深度网络中的一个缺点是权值的迭代变化值会很小
·2015-10-27 11:05

本人常用资源整理(ing...)

入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一 ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二 Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm
·2015-10-21 13:50

行人检测“Pedestrian Detection with Unsupervised Multi-Stage Feature Learning”

深层网络非监督预训练方法，包括RBM,stackedauto-encoders,stackedsparseauto-encoders.非监督学习可以用来训练深层网络，文章使用前一层的输
cv_family_z·2015-10-20 14:00

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。
张泽旺·2015-10-14 13:00

半监督情感分类的主动深度学习方法（Neurocomputing2013）

ADN用基于标记评论和充足非标记评论的非监督学习的限制玻尔兹曼机（RBM）建立。随后，构建的架构通过基于监督学习指数损失函数的梯度下降微调。在半监督学
gsp_2015·2015-10-08 10:53

深度学习（八）RBM受限波尔兹曼机学习-未完待续

RBM受限波尔兹曼机学习原文地址：作者：hjimce#coding=utf-8 importtimeit try: importPIL.ImageasImage exceptImportError:
hjimce·2015-10-07 15:00

DBM 和 DBN 的区别

下边这部分摘自知乎：http://www.zhihu.com/question/24005468首先，还是纠正下题主，直接叠加RBM是DBN。而DBM是一个真正的无向图模型，层间互有反馈。
u014114990·2015-10-03 21:00

【读书笔记】基于Autoencoder 网络的数据降维和重构

主要是想弄清楚两个问题：1.autoencoder与RBM的区别；2.autoencoder最后训练出的结果怎么用。
hzyido·2015-09-16 21:19

神经网络模型算法与生物神经网络的最新联系

视频度娘链接：http://pan.baidu.com/s/1eQjj0rS整个讲座前半部分基本在回顾DL目前的几个成就：RBM、DNN、CNN、RNN、Dropout以及在CV、NLP、Speech方面的应用
Physcal·2015-08-24 23:00

cnblogs_tornadomeet博客导航

htmlDeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九(RNN-RBM
li4850729·2015-08-24 17:58

受限波尔茨曼机概要

（具体内容请参考原文）受限波尔茨尼机结构及相关函数：基于对比散度的RBM快速学习算法上面算法中的每个for语句都可以使用向量化来加速算法。
meanme·2015-05-22 23:00

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

资源

DeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九(RNN-RBM
xiaohahala·2015-05-05 19:34

RBM

RBM只有两层神经元，一层叫做显层(visiblelayer)，由显元(visibleunits)组成，用于输入训练数据。
u014568921·2015-05-05 11:00

深度学习一些亟待研究问题整理

2.寻找更好的输入特征向量（需要提取的特征）和更好的深度组合结构；3.比较降噪编码器和RBM在预训练和微调时，预测能力的差别，分析产生的原因。4.分析RBM在无监督训练时如何提取输入数据的特征。
lqfarmer·2015-05-04 12:03

深度学习一些亟待研究问题整理

2.寻找更好的输入特征向量（需要提取的特征）和更好的深度组合结构；3.比较降噪编码器和RBM在预训练和微调时，预测能力的差别，分析产生的原因。4.分析RBM在无监督训练时如何提取输入数据的特征。
lqfarmer·2015-05-04 12:00

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

本人常用资源整理(ing...)

入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio团队的deeplearning教程，用的theano库，主要是rbm
lien0906·2015-04-28 14:00

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（二）网络模型

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
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

机器学习博客导航

DeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九(RNN-RBM
ldd530314297·2015-03-22 22:44

深度学习：RBM理论与C++实战

时间过得真快啊，深度学习已经火的快十年了，不过目前，仍有人继续观望，也有些观望者“忍不住”陆续加入了这个逐渐庞大的研究团体，开始相信“深度”的power了。这不，前些日子Duke大学的副校长LawrenceCarin就过来介绍他们团队的研究成果，谈了谈他对深度学习的理解，并且开始相信这种深层结构的有效性。我也谈谈对深度学习的理解吧，才疏学浅，不正确的地方请多多指教。深度学习表达的是一种概念，而非某
Remyspot·2015-03-22 15:23

深度学习：RBM理论与C++实战

    时间过得真快啊，深度学习已经火的快十年了，不过目前，仍有人继续观望，也有些观望者“忍不住”陆续加入了这个逐渐庞大的研究团体，开始相信“深度”的power了。这不，前些日子Duke大学的副校长LawrenceCarin就过来介绍他们团队的研究成果，谈了谈他对深度学习的理解，并且开始相信这种深层结构的有效性。    我也谈谈对深度学习的理解吧，才疏学浅，不正确的地方请多多指教。深度学习表达的是
Remyspot·2015-03-22 15:23

DBN的训练过程

经典的DBN网络结构是由若干层RBM和一层BP组成的一种深层神经网络,结构如下图所示.：    DBN在训练模型的过程中主要分为两步:       第1步：分别单独无监督地训练每一层RBM网络,确保特征向量映射到不同特征空间
lujiandong1·2015-03-17 20:00

RBM总结

           BoltzmannMachine其实是一种无向图，里面的节点是互相连接的，但不一定是全连接，也即不是每个节点都两两相连，连接着的两个节点之间就有一个权值。为理解方便就假设节点只能取值为0或者1，有些节点值是已知的，有些是未知的，把已知的节点集合记为V，未知的节点集合记为H，这样就把所有节点分成两个集合，其实集合V就可以认为是visible层，集合H就可以认为是hidden层。
lujiandong1·2015-03-16 21:00
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