理解RBM&DBN

最新推荐文章于 2023-10-06 10:43:31 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： RBM DBM
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RBM

关于受限玻尔兹曼机RBM，网上很多博客[1][2]都总结推导RBM很详细，很少有人能通俗地解释一下RBM的用途和有点，我觉得[2]写得很好，可以参考辅助理解，下面简单总结一下我的理解和一些相关知识。

网络结构

RBM是一个无监督拟合训练数据分布的一种方法。包含两层，可视层(V)和隐藏层(H)。层与层之间是全连接，层内部每个节点互相独立，参数包含（W,a,b）。网络结构比较简单，给定训练数据可以通过W将v和h相互转换。

优化目标

首先引入能量函数，在一个无监督的方法中，我们的优化目标是什么呢？受统计力学的启发，整个概率图引入能量函数来描述稳定状态，在RBM中，是由可视层能量、隐藏层能量和连接部分能量构成的。
在这里插入图片描述
由能量函数可以定义(v,h)出现的联合概率，
在这里插入图片描述
实际上我们关心的是P(v)的分布，也就是上式的边缘分布，由能量函数和联合概率的定义可以推出可视层和隐藏层转换的公式，详细推导可参考[1],
在这里插入图片描述

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