Gaussian-Bernoulli RBM和Bernoulli-Bernoulli RBM的tensorflow实现，包括采用ReLU/NReLU激活函数

最新推荐文章于 2024-02-06 08:38:17 发布
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分类专栏： 机器学习与人工智能 文章标签： RBM tensorflow ReLU
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hardysong/article/details/81452226
本文介绍了RBM（受限玻尔兹曼机）这一经典深度学习预训练模型的不同类型及其适用场景，包括适用于连续型输入数据的GaussianRBM和ContinuousRBM，以及采用整流线性单元作为激活函数的RBM，并提供了相关的实现链接。

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cvpr2015papers
ZhangPY的专栏
03-02 9392
@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf
【Python机器学习】零基础掌握BernoulliRBM人工神经网络
Mr数据杨
11-08 223
本次介绍的BernoulliRBM算法是一种基于能量的模型，常用于无监督学习中的特征学习。通过该算法，可以有效地提取数据中的有用特征，以便进一步用于分类或其他机器学习任务。在临床医疗的案例中，利用该算法对患者的基础体征数据进行特征提取，结合逻辑回归模型，构建了一个预测疾病的概率模型。该模型能够预测患者是否可能患有糖尿病，为医生提供辅助决策支持。优点总结，BernoulliRBM模型的优点在于其能力提取特征和简化数据复杂性。它将原始数据转换为更有意义的形式，这对于难以直接处理的高维数据尤为有用。优点名称。
高斯伯努利RBM
12-29
高斯伯努利受限玻尔兹曼机，需要将数据标准化为零均值，单位方差
Gaussian-Bernoulli RBM
liu_zheng87的博客
10-08 3533
Quote from the Paper of:To be Bernoulli or to be Gaussian, for a Restricted Boltzmann Machine 1 The Guassian-Bernoulli RGM(GBRBM) has visible units with real value vmv_m and binary hidden units hnh_
RBM
dabingsun的博客
03-28 1408
https://blog.youkuaiyun.com/zb1165048017/article/details/66473906 https://blog.youkuaiyun.com/bingo_csdn_/article/details/79443332?utm_source=blogxgwz9 https://blog.youkuaiyun.com/xingzhedai/article/details/...
Bernoulli-Gaussian分布
Precoder的博客
05-07 3393
本文主要内容来自：S.Som and L.C.Potter, Sparsity Pattern Recovery in Bernoulli-Gaussian Signal Model.   对于稀疏信号x∈RN{\bf x}\in {\mathbb R}^Nx∈RN，我们考虑概率信号模型。假定集合S\mathcal SS的元素是从集合I={1,2,…,N}{\mathcal I}=\{1,2,\...
八.DBN深度置信网络
11-18 839
　　BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络，是目前应用比较广泛的一种神经网络结构。BP网络神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分构成，无论隐藏层是一层还是多层，只要是按照误差反向传播算法构建起来的网络（不需要进行预训练，随机初始化后直接进行反向传播），都称为BP神经网络。BP神经网络...
RBM (受限玻尔兹曼机)
schwt的博客
10-28 674
1. 玻尔兹曼分布：p(E)∼e−E/kTp(E) \thicksim e^{-E/kT} 2. RBM两层：隐层和
使用Gaussian-ReLU RBM以及ReLU-ReLU RBM的注意事项！！！
Hardysong的博客
07-23 889
        最近在实现Gaussian-ReLU RBM的过程中总是遇到学习到的权重为NaN的情况，学习算法为CD方法。后来发现，这个问题主要是由于学习速率设置过大而导致的，以下是根据一些文献和自己的尝试给出的相关RBM训练参数的设置意见： （1）对于Gaussian-ReLU RBM：学习速率不应设置过大，一般在0.001或低于这个水平，否则会出现训练梯度爆炸的情况，在实际应用中表现出的是...
Restricted-Boltzmann-Machine-Model-for-sequence-data-applications:用于序列数据建模的多类型RBM（连续RBM，高斯-伯努利RBM和伯努利-伯努利RBM），具体包括连续RBM和灵活的部分监督训练方法（Bengio等，2007）。 该模型适用于金融，大气层，地理序列等应用
05-10
序列数据应用的受限玻尔兹曼机器模型 RBM是用于构建深度架构的经典模型，它开启了深度学习研究的热潮（Hinton et al。2006）。 该软件包包括用于序列数据建模的多类型RBM（连续RBM，高斯-伯努利RBM和Bernoiulli-Bernoiulli RBM），具体包括连续RBM和灵活的部分监督训练方法（Bengio等，2007）。 该模型适用于金融，大气层，地理序列等应用。 该软件包的巨大贡献是将连续RBM与灵活的部分监督方法相结合的应用（Ref。Bengion等，2007）。 对回归问题进行部分监督的培训使用的是BP算法（Bengio 2007），对分类问题进行部分监督的培训使用的是CD方法（通常应用于末端层）（Hinton 2006）。 通过预定义的体系结构“ dbncreateopts”定义模型，然后使用“ dbnsetup”创建并初始化模型。 opts = dbn
RBM详细例子详解以及介绍
04-29
本资源包含了神经网络及深度学习的大体介绍，以及代码，以及关于rbm网络的简单程序的例子，希望对大家有所帮助。
dbn模型matlab代码-Tensorflow-implementation-of-DBN-including-GBRBM-BBRBM-:使
05-22
dbn模型matlab代码包括GBRBM-BBRBM-在内的受限玻尔兹曼机器的Tensorflow实现 通过Matlab进行RBM的应用有几个缺点。 一个严重的问题是计算时间非常耗时。 因为matlab很难在云服务器上运行，所以我将基于matlab的rbm代码包装到基于tensorflow的python中。 我们可以使用jupyter笔记本快速运行代码以进行训练或推理。 测试RBM应用程序： 将numpy导入为np 将tensorflow导入为tf 导入os，sys 从rbm_py3导入rbm 导入时间 从matplotlib导入pyplot作为plt 从数学导入* 从tensorflow.examples.tutorials.mnist导入input_data sess = tf.InteractiveSession（） mnist = input_data.read_data_sets（'MNIST_data'，one_hot = True） 数据= mnist.train.next_batch（50000）数据_x =数据[0]数据_y =数据[1] my_rbm = rbm（7
深度学习20-限制玻尔兹曼机RBM
SoundSlow的博客
10-24 2795
title: 深度学习20-限制玻尔兹曼机RBM tags: 新建,模板,小书匠 grammar_cjkRuby: true 玻尔兹曼机来源于玻尔兹曼分布，而玻尔兹曼分布的创立者是路德维希·玻尔兹曼，这个原理来源于他首次将统计学用于研究热力学，即物质的状态概率和它对应的能量有关。比如，我们常用熵来形容物体的混乱程度，同时如果我们的定义足够好，任何物质其实都有它的一个“能量函数”，这个能量函数表...
Scikit-Learn 1.4使用指南：无监督学习 神经网络模型（无监督）Neural network models (unsupervised)
最新发布
数智笔记
02-06 970
它的目标是降低模型偏好的联合状态的能量，从而使其保持与数据一致。这意味着输入数据应该是二进制的，或者是介于0和1之间的实值，表示可见单元打开或关闭的概率。这是字符识别的好模型，因为它关注的是哪些像素是活跃的，哪些是非活跃的。因此，该模型的参数由连接的权重以及每个可见单元和隐藏单元的一个截距（偏置）项参数化，为了简化起见，该图像中省略了这些参数。一词指的是模型的二分结构，禁止隐藏单元之间或可见单元之间的直接相互作用。，它假设输入要么是二进制值，要么是介于0和1之间的值，每个值编码了特定特征打开的概率。
深度学习与图像处理理论基础与实践
bigbug_sec的博客
01-29 5251
1 深度学习概述 tips：后面实践部分，代码量偏大，若看着不舒服，可以看看文中写的思路，然后在下面这个链接直接下代码细看 链接：https://pan.baidu.com/s/1uixRdG-K5HGYD0gOxZ-86Q      提取码：a55o    最后也有二维码供保存  1.1 深度学习发展的介绍 在机器学习中，我们主要处理的分类问题，回归问题的模型都属于浅层结构的简单学习，通...
高斯-伯努利玻尔兹曼机
weixin_30897233的博客
07-13 473
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（Restricted Boltzmann Machine） http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4399336.html 上面两篇文章对非二值情况的受限玻尔兹曼机说...
cannot import name MLPClassifier
qiushandan的博客
03-07 2770
scikit-learn v0.17只有BernoulliRBM，没有MLPClassifier。 只需要把scikit-learn升级到v0.18即可。 在控制台输入一下任一个命令即可： conda update scikit-learn pip install scikit-learn==0.18.rc2 pip install git+https://github.com/
机器学习理论基础学习19---受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)
dili8870的博客
02-15 304
一、背景介绍 玻尔兹曼机 = 马尔科夫随机场 + 隐结点 二、RBM的Representation BM存在问题：inference 精确：untractable； 近似：计算量太大 因此为了使计算简便，引入了RBM，RBM假设h,v之间有连结，h,v内部无连结 从NB（朴素贝叶斯）推导到RBM的过程图 三、RBM的Inference 主要是已知l...
新激活函数SMU提升神经网络性能：超越ReLU
作者还进行了广泛的实验评估，对比SMU和SMU-1与当前广泛使用的激活函数（如LeakyReLU、ParameterReLU、ELU、Softplus和RandomizedLeakyReLU）在不同深度学习任务中的表现，包括图像分类、对象检测、语义分割和机器...
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