受限玻尔兹曼机RBM的基本原理与matlab实现详解

最新推荐文章于 2023-08-06 14:06:01 发布
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本文详述了受限玻尔兹曼机(RBM)的基本原理，包括其可见层、隐藏层的结构以及通过对比散度算法CD-k进行训练的过程。还提供了MATLAB实现RBM的代码示例，强调了训练数据归一化的必要性，旨在帮助读者理解和应用RBM。

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受限玻尔兹曼机RBM的基本原理与matlab实现详解

受限玻尔兹曼机RBM是一种常用的无监督学习模型，其基本原理是通过训练实现对数据的特征提取和降维，其应用涵盖图像处理、语音识别等多个领域。下面将详细介绍RBM的基本原理，并使用matlab进行实现。

首先介绍RBM的基本结构，其由可见层和隐藏层构成，可见层是指输入数据的特征表示，隐藏层则是对数据特征的低维表示，两层之间通过权重矩阵连接。RBM的训练过程采用对比散度算法CD-k，其中k代表步数，即在训练过程中重复进行k次抽样操作。

接下来给出RBM在matlab中的实现代码：

% 定义RBM参数
visibleSize = 784;
hiddenSize = 100;
sparsityParam =
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