受限玻尔兹曼机RBM的基本原理详细概述

最新推荐文章于 2025-06-30 11:53:07 发布
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分类专栏： ★MATLAB算法仿真经验 文章标签： RBM
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受限玻尔兹曼机(RBM)是深度信念网络的基础，是一种概率生成模型。它包含一个隐含层和一个可见层，两层间双向连接但同层单元无相互连接。RBM通过能量函数计算概率，并使用无监督学习更新权重，确保特征信息的保留。在深度学习中，RBM先进行无监督预训练，然后在最后一层接入BP神经网络进行有监督学习。

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    RBM受限玻尔兹曼机是组成深度信念网络的一种基本单元，RBM是一种概率生成模型也是一种能量模型， RBM模块中主要包括一个隐含层和一个可见层。其中，受限玻尔兹曼机的隐含层和可见层是通过双向连接的方式进行连接的，而同层之间各单元之间则无相互连接。RBM的基本结构如图所示：

因此，RBM可以用如下的表达式标示：

    其中变量的含义表示连接权值矩阵，其位于隐含层h和可见层v之间，变量

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受限玻尔兹曼机（RBM）原理总结
wenyusuran的专栏
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受限玻尔兹曼机(RBM)原理与代码实战案例讲解
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SPI 协议深度解析：从原理到实战（附源码）
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06-30 1680
SPI协议是一种高速、全双工、同步的串行通信接口，采用主从架构，包含SCLK、MOSI、MISO和SS四线制。其核心特性包括4种工作时序模式（由CPOL和CPHA定义）、硬件移位寄存器实现的数据传输机制，以及通过片选信号控制的多从机选择。相比I2C和UART，SPI具有传输速率高（可达数十Mbps）、协议简单等优势，但存在扩展性受限、缺乏硬件流控制的缺点。典型应用包括传感器数据采集、存储器扩展和显示驱动等。开发中可通过硬件SPI控制器或软件模拟实现，并需注意时序匹配和信号完整性问题。QSPI等变种协议进一步
深度学习算法实践16---限制性波尔兹曼机（RBM）原理1
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我们目前的讨论的神经网络，虽然学习算法不同，但基本上架构还是相同的，就是都是分层网络，即神经元按层进行组织，层内神经元无连接，层间神经元间有连接。我们在这篇博文中，将讨论一种非常不同的神经网络，这类神经网络是由没层次关系的神经元全连接网络进化而来，采用有别于梯度下降算法进行学习的网络。这类网络首先起源于Holpfield网络，这是一种全联接的网络，神经元之前进行全连接，我们可以给这个网络定义一个能
RBM（受限玻尔兹曼机）
weixin_30856965的博客
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【生成模型】浅析玻尔兹曼机的原理和实践
hacker_long的专栏
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这一期将介绍另一种生成模型—玻尔兹曼机，虽然它现在已经较少被提及和使用，但其对概率密度函数的处理方式能加深我们对生成模型的理解。 ...
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详细介绍了受限玻尔兹曼机的原理，需要有一定的英文和数学功底。
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受限玻尔兹曼机二
西檬饭
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博主falao_beiliu写的一篇非常好的文章。 这里为方便自己以后速查，做个导航。 原文目录： 限制波尔兹曼机RBM使用方法 限制波尔兹曼机RBM能量模型 从能量模型到概率 求解极大似然 用到的抽样方法 马尔科夫蒙特卡罗简介 参考文献 原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/mytestmy/article/det...
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考研小钻风
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[受限玻尔兹曼机] 原理、求解过程推导、深度信念网络
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受限制玻尔兹曼机RBM原理简介
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【深度学习】受限玻尔兹曼机原理推导
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1、前言 受限玻尔兹曼机，一个基于概率图的模型。本文对受限玻尔兹曼机的原理进行简单推导，其中相关知识的某些原理也不会过多涉及，只着重于受限玻尔兹曼机。 2、引入 2.1、无向图 在一张图中，我们存在一些节点和边，这些节点之间存在的某种关系，通过边来表示，节点和边共同组成了一张图，并且这些边是没有方向的（即互联），这种图被称为无向图。 在我们应用的过程中，里面的每一个节点，一般就是我们某个数据的一个维度。比如假设某个样本xi∈(x1,x2,x3,x4,x5)x_i \in (x_1,x_2,x_3,x_4,
无监督受限玻尔兹曼机（rbm）
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### 无监督受限玻尔兹曼机（RBM）概述 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）属于一大类神经网络模型的一部分，但在实际应用中最常用的是RBM这一特定形式[^1]。作为一种特殊的玻尔兹曼机，RBM的结构简化为仅含两层——可见层和隐藏层；这两层间的神经元完全互联，而同一层内部的神经元间则不存在连接关系，这使它构成了一个二分图模型[^2]。 #### 学习原理 在学习过程中，RBM的目标在于调整权重参数以最大化给定观测数据下的概率分布。具体来说，就是通过对数似然度的最大化来进行优化[^4]。为了达到这个目标，算法会迭代更新权值矩阵W以及偏置向量a(对应可见单元)和b(对应隐形单元)，直到收敛为止。值得注意的是，由于采用了对比散度(CD-k)近似估计方法，使得训练过程更加高效可行。 ```python import numpy as np class RBM: def __init__(self, num_visible, num_hidden): self.num_hidden = num_hidden self.num_visible = num_visible self.debug_print = True # Initialize weights and biases. self.weights = 0.1 * np.random.randn(self.num_visible, self.num_hidden) self.hidden_bias = np.zeros(self.num_hidden) self.visible_bias = np.zeros(self.num_visible) def train(self, data, max_epochs=1000, learning_rate=0.1): """ Train the machine.""" for epoch in range(max_epochs): pos_hidden_activations = np.dot(data, self.weights) + self.hidden_bias pos_hidden_probs = self._logistic(pos_hidden_activations) pos_associations = np.dot(data.T, pos_hidden_probs) neg_visible_activations = np.dot(pos_hidden_probs, self.weights.T) + self.visible_bias neg_visible_probs = self._logistic(neg_visible_activations) neg_hidden_activations = np.dot(neg_visible_probs, self.weights) + self.hidden_bias neg_hidden_probs = self._logistic(neg_hidden_activations) neg_associations = np.dot(neg_visible_probs.T, neg_hidden_probs) self.weights += learning_rate * ((pos_associations - neg_associations) / np.shape(data)[0]) self.visible_bias += learning_rate * (np.mean(data - neg_visible_probs, axis=0)) self.hidden_bias += learning_rate * (np.mean(pos_hidden_probs - neg_hidden_probs, axis=0)) error = np.sum((data - neg_visible_probs)**2) if self.debug_print and epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}: Error={error}") @staticmethod def _logistic(x): return 1.0/(1 + np.exp(-x)) ``` 此Python代码片段展示了如何创建并训练一个简单的RBM实例。该程序定义了一个`RBM`类，其中包含了初始化、训练等功能，并实现了基于CD-1的方法来估算梯度方向[^5]。 #### 应用场景 RBM因其独特的架构特点，在多个领域有着广泛的应用： - **特征提取**：能够自动发现输入样本中的潜在模式； - **降维**：可用于减少高维度数据集的信息冗余程度； - **协同过滤推荐系统**：利用用户行为偏好构建个性化服务； - **图像识别与重建**：对于计算机视觉任务表现出色； - **自然语言处理**：有助于提高文本分类等NLP性能。
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