基于MATLAB的受限玻尔兹曼机（RBM）深度学习网络的训练和测试仿真

原创于 2023-09-12 07:04:16 发布 · 295 阅读

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#matlab #深度学习 #开发语言 #Matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB进行受限玻尔兹曼机（RBM）的训练和测试仿真。内容包括安装MATLAB及深度学习工具箱、创建RBM模型、准备和预处理训练数据、训练RBM模型、生成样本以及重构输入样本的步骤。通过这些步骤，读者可以学习如何利用MATLAB实现RBM的深度学习应用。

基于MATLAB的受限玻尔兹曼机（RBM）深度学习网络的训练和测试仿真

深度学习是一种强大的机器学习技术，能够学习和表示复杂的数据模式。受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种常用的深度学习模型，用于无监督学习和特征提取。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现受限玻尔兹曼机的训练和测试仿真。

首先，我们需要安装MATLAB和相关的深度学习工具箱。确保你已经安装了MATLAB并拥有许可证。在MATLAB命令窗口中，输入以下命令来安装深度学习工具箱：

>> matlab.addons.toolbox.installToolbox('Deep Learning Toolbox')

接下来，让我们定义一个受限玻尔兹曼机模型。RBM由可见层和隐藏层组成，它们之间的连接权重称为权重矩阵。我们可以使用MATLAB的patternnet函数来创建一个RBM模型：

numVisible = 10;    % 可见层节点数
numHidden = 5

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基于matlab的受限波尔茨曼机RBM深度学习网络训练和测试仿真

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

11-22

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受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines，RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型，层间全连接，层内无连接，玻尔兹曼机的是全连接的。受限玻尔兹曼机是玻尔兹曼机(Boltzman machine，BM)的一种特殊拓扑结构。BM的原理起源于统计物理学，是一种基于能量函数的建模方法，能够描述变量之间的高阶相互作用，BM的学习算法较复杂，但所建模型和学习算法有比较完备的物理解释和严格的数理统计理论作基础。

RBM代码实现MATLAB

03-30

This is a small library that can train Restricted Boltzmann Machines, and also Deep Belief Networks of stacked RBM's. Train RBM's: %train an RBM with binary visible units and 500 binary hidden model= rbmBB(data, 500); %visualize the learned weights visualize(model.W); Do classification: model= rbmFit(data, 500, labels); prediction= rbmPredict(model, testdata); Train a Deep Belief Network with 500,500,2000 architecture for classification: models= dbnFit(data, [500 500 2000], labels); prediction= dbnPredict(models, testdata); see included example code for more I can be contacted on andrej.karpathy@ gmail. NOTE: This was a class project that I worked on for 1 month and then abandoned development for almost 4 years ago. Please do not send me specific questions about issues with the code or questions on how to do something. I only put this code online in hope that it can be useful to others but cannot fully support it. If you would like pointers to more actively maintained implementations, have a look here (https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox) or maybe here (https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials) Sorry and best of luck! 原文：http://code.google.com/p/matrbm/

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受限玻尔兹曼机（RBM） MATLAB

03-24

Matlab Restricted Boltzmann Machine A matlab implementation of restricted Boltzman Machine. Can generate samples.

matlab实现的RBM模型

03-30

用matlab代码实现的RBM模型，能够实现受限玻尔兹曼机的生成模型

RBM玻尔兹曼机的matlab简单演示程序

04-26

一个matlab的受限玻尔兹曼机程序，能帮助初学者快速理解RBM模型

受限波尔茨曼机RBM_DBN深度学习网络训练和测试matlab仿真,数据库为随机数矩阵

fpga/matlab/simulink算法仿真工程

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794

受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines，RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型，层间全连接，层内无连接。我们知道玻尔兹曼机的是全连接的，其结构如下图所示：受限玻尔兹曼机是玻尔兹曼机(Boltzman machine，BM)的一种特殊拓扑结构。BM的原理起源于统计物理学，是一种基于能量函数的建模方法，能够描述变量之间的高阶相互作用，BM的学习算法较复杂，但所建模型和学习算法有比较完备的物理解释和严格的数理统计理论作基础。

受限波尔茨曼机RBM的研究和matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

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受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种基于神经网络的机器学习模型，用于无监督学习和特征学习。它在各种应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、协同过滤、特征提取等方面都取得了很大的成功。RBM由两层神经元组成，分别是可见层（Visible Layer）和隐藏层（Hidden Layer）。这两层之间没有同层之间的连接，这是“受限”之处，即限制了连接的方式。

PSO优化RBM深度学习网络预测与matlab仿真实战

资源摘要信息:"本资源是一份基于粒子群优化（PSO）算法优化的受限玻尔兹曼机（RBM）深度学习网络预测的Matlab仿真教程，包含了一个详细的仿真操作录像，便于学习者跟随视频进行操作以复现实验结果。该仿真项目特别...

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考虑一组具有mmm个样本的数据集X={x(1),…,x(m)}\mathbb{X}=\{x^{(1)},\dots,x^{(m)}\}X={x(1),…,x(m)}，独立地由真实数据生成分布pdata(x)p_{data}(x)pdata(x)生成。令pmodel(x;θ)p_{model}(x;\theta)pmodel(x;θ)是一族由θ\thetaθ确定在相同空间上的概率分布，换言之...

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该代码是用MATLAB编写算法，并用bp神经网络计算预测值。代码完整可用，使用时只需在代码中修改导入的excel表文件路径。

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这是hinton写的关于RBM的程序，很详细，很好用的

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格子玻尔兹曼MATLAB运用(LBGK_D2Q9_poiseuille_channel2D),二维的，适合初学者使用。

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matlab精度检验代码安德里亚·瓦伦蒂（Andrea Valenti）的受限玻尔兹曼机实现该项目提供了一个（简称RBM）神经网络的MATLAB实现。特征这个项目实现RBM模型。将RBM应用于知名技术，以便学习手写数字图像的低维实现。入门文件loadMNISTImages.m和loadMNISTLabels.m包含用于加载MNIST数据的辅助函数。文件one_hot.m包含一个辅助函数，该函数用于将标量整数转换为。文件rbm_init.m rbm_train.m rbm_encode.m rbm_gradient.m rbm_update.m和rbm_contrastive_divergence.m实现RBM的各个部分。文件rbm.m是“主”脚本。在对MNIST数字进行RBM训练后，它将这些数字以较低维度的表示形式进行编码（基本上是隐藏单元的激活）。然后，它训练a来对那些编码的数字表示进行分类。训练后，将显示许多带有有用信息的图（训练错误时期，训练/测试混淆矩阵，隐藏单位的学习权重）。注意：MNIST数据集在dataset.zip压缩档案中提供。您需要先解

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最近人工神经网络要交作业，仿真玻尔兹曼机我吧自己的代码共享一下，造福一下，下一代function [result_p1,result_p0]=find_q(w12,w13,w23,theat1,theat2,theat3,T) %寻找出u1 %s0=000 v1=0;v2=0;v3=0; u1_s0=w12*v2+w13*v3-theat1; u2_s0=w12*v1+w23*v3-theat2

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Deep Belief Network 学习笔记-RBMBy Placebo(纯属个人笔记)第一次知道deep learning，是上学期dengli博士来实验室的一次报告，他讲到，当神经网络的层数大于2时(即一个hidden层，一个输出层，不算输入层，之后皆采用这种表述法)，经典的训练方法效果会很差，如果层数继续增多，则完全没法训练。当时对神经网络知之甚少，直到最近较认真的学了下机器学习，才明白...