Contrastive Divergence

最新推荐文章于 2024-10-15 06:15:00 发布
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博客介绍了利用MCMC或Gibbs取样来简化梯度下降的计算过程，涉及信息技术领域的算法优化内容，通过特定取样方法可使梯度下降计算更简便。

使用MCMC或者Gibbs取样来简化梯度下降的计算过程   

对比散度contrastive divergence
wulimmya的博客
07-20 3378
CD是Hinton为了训练他的Product of Expert模型提出的，后来用于训练RBM。CD是最大似然法的近似算法，最大似然法是训练权重的最理想的方法。CD provides an approximation to the maximum likelihood method that would ideally be applied for learning the weights 训...
Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence阅读笔记
firesolider的博客
05-19 1876
Hinton大牛的对比散度阅读笔记 个人感想：为了看懂这篇论文查了大量资料，感觉很多博客的理解讲得不是很清楚，大多数是关于对比散度在RBM中的应用。后来跟老师讨论了一下感觉已经大致理解了这篇文章的核心思想。另外大部分公式是自己手动敲的，欢迎大家评论转载，哈哈哈哈！ 1.PoE模型 什么是PoE(product of experts)模型呢，更确切地说他应该是一种思想，就是把很多个...
深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（四）对比散度contrastive divergence，CD
weixin_30347009的博客
12-31 676
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入 上篇讲到，如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastive divergence， CD算法。 我们希望得到P(v)分布下的样本，而我们有训练样本，可...
DBN(PoE and Contrastive Divergence)
ytlcainiao的专栏
05-14 1275
把 mputation, 675]#######training products of experts by minimizing contrastivedivergence>>这篇论文看了一遍，其实只看了一半 觉得PoE和contrastive divergence以及RBM学习算法这部分可以过了 主要意思是这样的： 1.RBM是PoE的一个特例 2.PoE可以用con
contrastive divergence
07-28
对比散度（Contrastive Divergence，CD）是一种用于训练受限玻尔兹曼机（RBM）的方法。它是一种近似的梯度下降算法，用于最大化RBM的对数似然函数。 在CD算法中，首先从训练数据中初始化可见层的状态，然后通过RBM...
对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法是什么
最新发布
08-07
### 对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法的定义与原理 对比散度是一种用于训练概率图模型（如受限玻尔兹曼机）的近似学习算法。其核心思想是通过近似似然函数的梯度来优化模型参数，避免直接计算配分函数或...
matlab代码sqrt-Demo-Contrastive-Divergence:对比差异演示
05-23
Matlab代码sqrt 对比发散 这是一个Matlab代码，演示了对比发散方法，用于估算“专家乘积”方法的模型/概率分布参数。 数据是从高斯分布生成的，该分布是两个高斯分布的乘积，具有一定的均值和标准差。...
CD（Contrastive Divergence）
win_in_action的专栏
05-08 9561
一、DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，用于建立一个观察数据和标签之间的联合分布。                             二、DBN的训练      CD(Contrastive Divergence)是log-likelihood gradient的近似算法，同时是a successful update rule for traini
Deep Learning：Contrastive Divergence的提出
戴笠人的专栏
08-14 2655
最近学习深度学习，先从RBM开始了解。 Hinton对RBM的训练算法jin'x
[Deeplearning]对比散度算法（CD算法）
qian2729的专栏
01-19 2万+
本篇博文是对基于能量的模型和波尔兹曼机关于对比散度算法的总结。对比散度算法(Contrastive Divergence)尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下，需要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率仍然不高，尤其当观测数据的特征维数较高时。2002年Hinton提出了RBM的一个快速学习算法，对比散度算法(Contrastive Diverg
Contrastive Divergence：一种结合变分推断与MCMC的方法
Jie Qiao的专栏
06-14 918
本文是对A Contrastive Divergence for Combining Variational Inference and MCMC的笔记整理。 Introduction 这篇文章是将VI和MCMC结合的一篇很有意思的文章。他的基本思想沿用了RBM中的Contrastive Divergence方法。他通过采用MCMC的方法来对变分函数q进行抽样从而得到更加准确的变分函数，然后再以此...
［DeepLearning]如何使用对比散度(How to use Contrastive Divergence)
qian2729的专栏
01-20 2230
假设可见层和隐藏层单元都是二值的。学习的目的是针对训练数据构建一个好的生成模型。更新隐藏层假设隐藏层单元是二值的，而且使用的是CD1CD_1，隐藏层单元在通过数据向量驱动得到时应该具有随机的二值状态。隐藏层单元置为1的概率为 p(hj=1)=σ(bj+∑iviWij)p(h_j=1)=\sigma (b_j + \sum_i v_iW_{ij}) 随机生成一个均匀分布的0到1之间的值，如果该值大
面对配分函数 - 随机最大似然和对比散度篇
绎岚科技的博客
10-15 1136
在统计学和机器学习的领域中，随机最大似然（Stochastic Maximum Likelihood）和对比散度（Contrastive Divergence）是两种重要的方法，它们在无向模型学习中扮演着关键角色。随机最大似然主要用于估计满足给定样本分布的参数，通过最大化似然函数来找到最可能的参数值。这一过程通常涉及正相和负相的平衡，其中正相基于真实数据的期望，而负相则基于模型分布的期望。然而，随机最大似然在某些情况下可能面临计算成本高和效率低的问题。
深度学习：CD算法学习笔记
My Lonely Road
10-02 8192
参考资料： Oliver Woodford：Notes on Contrastive Divergence
受限玻尔兹曼机定型实用指南-大桥之墩译
cqiao0的专栏
08-16 2000
译序 在学习用DeepLearning4J预测金融时间序列时，在DeepLearning4J的官网上看到了这篇大牛论文，读起来相当费劲，搜索了一下没找到比较完整的中文翻译。就请了百度和必应的在线翻译帮忙，一起完成了翻译工作。有些地方用【】做了批注，个别拿不准的语句都给出了原文。希望能对英文不太好的同学有所帮助。 本文主要是讲解如何设置受限玻尔兹曼机的各种参数的，需要有一定的深度学习知识背景。原文地址：https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/guideTR.pdf 对
生成式深度学习(第二版)-译文-第七章-基于能量的模型
GarryWang1248的博客
11-10 2500
基于能量的模型是一大类生成式模型，其核心思想借鉴自物理系统建模 — 也即，一个事件的概率可以用玻尔兹曼分布来表达，玻尔兹曼分布是一个将实值能量函数归一化到0-1之间的特殊函数。该分布于1868年由 Ludwig Boltzmann首度提出，他将之用于描述热均衡中的气态。在本章中，我们将看看我们如何可以利用这一思想来训练一个可用于生成手写数字图像的生成式模型。我们也将探索几个新的概念，包括训练EBM的 contrastive divergence，以及用于采样的 Langevin dynamics。
深度学习 --- 受限玻尔兹曼机详解(RBM)
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进击的菜鸟
11-23 6万+
本节终于来到了重头戏受限玻尔兹曼机，为了能深入理解本节，我们深入讲了很多基础知识，这些基础知识很重要，是理解本节的基础，同时也是你学习其他算法的基础如强化学习、自然语言处理等。本节的安排是先对比一下受限玻尔兹曼机和玻尔兹曼机的区别，然后使用形式化语言讲一下学习过程和使用过程，最后 我们在逐一展开详细讲解，本节需要大家有点数学和概率论的基础当然矩阵知识也是需要一点的，这里的快速学习算法是CD（对比散...
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