受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)的基本原理和Matlab实现

最新推荐文章于 2025-10-25 10:53:19 发布
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本文介绍了受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)的基本原理，包括其结构和能量函数。RBM由可见层和隐藏层组成，通过学习数据的联合分布来捕获特征。文章还提供了Matlab实现RBM模型的示例代码，包括初始化、训练和生成新样本的步骤。" 121565770,9995487,mybatis-plus跨库多表分页查询实战,"['mybatis', 'mybatis-plus', 'java', '数据库设计', '多数据库集成']

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)的基本原理和Matlab实现

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)是一种常用的无监督学习算法，用于建模概率分布和特征学习。它由可见层和隐藏层组成，通过学习数据的联合分布来捕捉数据中的特征。在本文中，我们将详细概述RBM的基本原理，并提供Matlab代码来实现一个简单的RBM模型。

RBM的基本原理：

  1. RBM结构：
    RBM由一个可见层和一个隐藏层组成，每个层都是由一组节点（或神经元）构成的。可见层节点表示观察到的数据，例如图像的像素或文本的单词。隐藏层节点表示学习到的特征。可见层和隐藏层之间的节点之间没有连接，即节点之间只存在层与层之间的连接。

  2. 能量函数：
    RBM使用能量函数来描述可见层和隐藏层之间的联合分布。对于给定的可见层状态vvv和隐藏层状态

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【人工智能】-- 受限玻尔兹曼机
考研小钻风
07-11 3213
受限玻尔兹曼机（RBM）是一种具有独特结构和强大学习能力的概率图模型。在结构上，RBM 由两层神经元组成，即可见层和隐藏层。层内神经元无连接，层间神经元全连接。这种结构简化了计算，同时也使得模型能够有效地学习数据中的特征和模式。在学习过程中，RBM 通过不断调整参数（包括权重、可见层偏置和隐藏层偏置）来优化模型。常见的学习算法如对比散度（CD）算法，通过采样和近似计算梯度来更新参数。RBM 具有多种应用，例如在数据降维方面，它能够将高维数据映射到低维的隐藏层表示；
RBM（受限玻尔兹曼机）
weixin_30856965的博客
05-16 260
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。学习修改的能量函数使他它的形状具有最好的性能。例如，我们想的得到最好的参量拥有较低的能量。 EBM的概率模型定义通过能量函数的概率分布，如下所示： 　　　　　　　　 规则化系数Z称为分区函数和物理系统的能量模型相似。 　　　　　　　　 一种基于能量模型可以学习通过随机梯度下降的方法处理负对数似然训练数据的...
学习笔记｜受限波尔兹曼机（RBM）
最新发布
暗o星
10-25 283
（2）RBM 是一种2层神经网络，RBM = 1层可见单元 + 1层隐藏单元。单元间通过对称加权连接。可见单元输入数据，隐藏单元学习数据特征。（2）BM = 可见节点 + 隐藏节点，没有输出节点，必须将数据输入到隐藏节点。（1）RBM 是一种概率图模型，用于无监督学习，以发现数据中的隐藏结构。解决早期深度学习挑战：深度神经网络不容易训练、计算机性能差。（1）BM 是一种无方向的无监督生成网络。（3）不同于BM，RBM可见节点间无连接。（3）缺点：不容易训练，存在过拟合风险。给定一个图像，用RBM提取特征。
受限玻尔兹曼机
u014096903的博客
09-29 4519
转自：http://www.cnblogs.com/jhding/p/5687696.html 受限玻尔兹曼机 梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小。具体而言，当使用反向传播方法计算导数的时候，随着网络的深度的增加，反向传播的梯度（从输出层到网络的最初几层）的幅度值会急剧地减小。结果就造成了整体的损失函数相
受限玻尔兹曼机（RBM）原理总结
weixin_34240520的博客
11-17 551
　在前面我们讲到了深度学习的两类神经网络模型的原理，第一类是前向的神经网络，即DNN和CNN。第二类是有反馈的神经网络，即RNN和LSTM。今天我们就总结下深度学习里的第三类神经网络模型：玻尔兹曼机。主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，以下简称RBM）， RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中...
AI算法06-受限玻尔兹曼机Restricted Boltzmann machine | RBM
yangguangjiujiu99的专栏
07-05 1489
玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机（RBM）。受限玻尔兹曼机（RBM）是一个随机神经网络（即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值）。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的（双向连接）。在网络进行训练以及使用时信息会在两个方向上流动，而且两个方向上的权值是相同的。但是偏置值是不同的（偏置值的个数是和神经元的个数相同的），受限玻尔兹曼机的结构如下。
matlab精度检验代码-Restricted-Boltzmann-Machine:受限玻尔兹曼机的MATLAB实现
05-22
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限制波尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine | RBM
JasonH2021的博客
06-03 2373
本文主要简单介绍了限制玻尔兹曼机的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法和python示例等。
pytorch-rbm:PyTorch中的受限玻尔兹曼机（RBM）
05-09
该项目使用PyTorch实现了受限玻尔兹曼机（RBM）（请参阅rbm.py ）。 我们的实现包括动量，权重衰减，L2正则化和CD- k对比散度。 我们还提供对CPU和GPU（CUDA）计算的支持。 另外，我们提供了一个示例文件，将我们的...
受限玻尔兹曼机(RBM)原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
10-02 1752
在深度学习领域，受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种经典的神经网络模型，它由Hinton等人于1986年提出。RBM被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等领域，特别是在特征提取和降维方面有着显著优势。本文将深入探讨RBM的原理、实现和应用。RBM通过最大化概率分布来学习数据分布。RBM的目的是找到一个概率分布PvhP(v, h)Pvh，使得PvP(v)Pv尽可能接近数据分布PdatavP_data(v)Pd​a。
受限玻尔兹曼机（RBM） MATLAB
06-08
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受限玻尔兹曼机RBM
11-16
受限玻尔兹曼机RBM,ppt
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM) 简介
weixin_30735745的博客
07-21 490
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,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(generative stochastic neural network)，该网络由一些可见单元(visible unit，对应可见变量，亦即数据样本)和一些隐藏单元(hidden unit，对应隐藏变量)构成，可见变量和隐藏变量都...
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pi9nc的专栏
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受限的玻尔兹曼机 分类： 统计机器学习算法理论2013-07-31 15:21 338人阅读 评论(0) 收藏 举报 将matlab代码http://code.google.com/p/matrbm/中rbmBB改写成Python代码，如下，参考文献为： 1 A Tutorial on Stochastic Approximation Algorithms for Train
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qq_34578316的博客
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受限玻尔兹曼机（RBM）欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入参考资料 最近在准备秋招的过程中，发现某岗位需要掌握受限玻尔兹曼机的相关内容，所以打算学习一下，这里做个记录。 欢迎使用M
受限玻尔兹曼机（RBN）
2403_86669880的博客
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受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，简称RBM）是一种基于能量的概率图模型，也是深度学习中常用的一种神经网络模型。RBM 由两部分组成：可见层（Visible Layer）和隐藏层（Hidden Layer），层内无连接，层间全连接。
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