受限制玻尔兹曼机RBM

最新推荐文章于 2024-07-11 23:07:02 发布
最新推荐文章于 2024-07-11 23:07:02 发布
阅读量222 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习
原文链接：https://www.jianshu.com/p/2e7ffe06fcdd?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg
版权

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1599798281463567369&wfr=spider&for=pc
应用在推荐系统上
https://www.jianshu.com/p/2e7ffe06fcdd?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

【深度学习基础模型】玻尔兹曼机BM|受限玻尔兹曼机RBM|深度置信网络DBN详细理解并附实现代码。
985小水博的摸鱼日常
10-01 1277
玻尔兹曼机BM|受限玻尔兹曼机RBM|深度置信网络DBN，学习笔记！
【深度学习】受限玻尔兹曼机 （RBM） 初学者指南
gongdiwudu的专栏
07-08 1万+
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种基于能量模型的人工神经网络。它只有一个隐层，将输入层和隐层中的每个神经元互相连接，但不同层的神经元之间没有连接。RBM是一种无向的概率图模型，可以用于特征提取、数据降维、协同过滤等任务。它是深度学习中的重要组成部分，可以用于训练多层神经网络如深度信念网络（DBN）和深度自编码器（DAE）。
限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）学习笔记（一）
热门推荐
锐之锋芒
02-04 5万+
限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）学习笔记，介绍了基本的神经神经网络和能量函数
受限波尔兹曼机
weixin_34368949的博客
05-28 161
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第三篇，谈谈自己对最近几年颇为流行的受限波尔兹曼网络RBM的理解。我不打算详细描述其生物学运行机理和相关的算法推导过程，因为网络上已经有太多的教程可以参考。 1. 概述 前面描...
keras 受限玻尔兹曼机_深度学习之受限玻尔兹曼机
weixin_39690391的博客
12-19 517
1、什么是受限玻尔兹曼机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...
受限玻尔兹曼机二
西檬饭
07-06 587
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...
【人工智能】-- 受限玻尔兹曼机
考研小钻风
07-11 2946
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限制玻尔兹曼机
10-08
限制玻尔兹曼机（RBM）是一种概率神经网络，由可视层（可见单元）和隐藏层（隐单元）组成，每一层的单元之间没有连接，但层内的单元之间相互独立。这种特殊的网络结构使得RBM具有很好的数学特性，特别是在无监督学习...
受限制玻尔兹曼机(RBM)用于电影推荐小例
luchi007的专栏
03-13 1万+
引言前一篇简要的介绍了受限制玻尔兹曼机原理的文章，RBM的应用有很多，本文打算根据这篇博文的例子做一个使用RBM进行电影推荐的系统.数据来源数据来源：[Movielens movie dataset]，(http://grouplens.org/datasets/movielens/1m/) 鸣谢：F. Maxwell Harper and Joseph A. Konstan. 2015.The
深度玻尔兹曼机的进阶应用
AI天才研究院
08-11 597
深度学习（Deep Learning）是人工智能领域中最火的研究方向之一，近几年受到越来越多学者的关注。它利用大量的数据训练神经网络模型，提取出数据特征并自动学习从输入到输出的映射关系。其中，深度玻尔兹曼机（DBN），在深度学习领域占有重要地位，因此我们首先介绍一下它的基本概念和工作原理。什么是深度玻尔兹曼机呢？它是一个基于生物神经网络的概率生成模型，由一系列稠密连接的神经元组成。输入层接收外部输入，向各个隐藏层传递信号；而隐藏层则通过传递激活函数处理输入信号，将其转换为输出信号。
受限玻尔兹曼机的英文详细介绍（论文）
04-08
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。
玻尔兹曼机 / 受限玻尔兹曼机
lanluyug的博客
08-08 1786
玻尔兹曼机 / 受限玻尔兹曼机 是一种基于能量的模型，即能量最小化时网络模型达到理想状态。 网络结构上分两层： 显层用于数据的输入与输出，隐层则被理解为数据的内在表达。可见玻尔兹曼机的神经元状态都由0，1组成。  受限玻尔兹曼机： 数据集为，（本质上，玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机为自编码网络，是一种无监督学习方式），关于受限（同一层的单元互相不连接）玻尔兹曼机建立的能量函数为： 基于...
R语言书籍学习01 《深度学习实践指南——基于R语言》-第七章 限制玻尔兹曼机
深竹清风的博客
11-30 1312
我们淹没在信息的海洋里，但是知识却严重短缺。 ——Rutherford D.Roger 限制玻尔兹曼机是一种无监督学习模型，用来逼近样本数据的概率密度函数。 限制玻尔兹曼机允许信息双向流动。 另外一种角度可以把RBM看作可见变量（节点）和隐藏变量（节点）的联合概率分布的参数模型。RBM实际上是一种自编码器，基于数据的联合概率分布来得到数据的表示（编码）。 RBM训练的目标是调整模型的参数，并最大化训练数据的对数似然函数。 #R语言构建限制玻尔兹曼机 #取1000个观测值用于分析，其中..
【RBM】受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM) 简介
haoji007的博客
10-17 912
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
限制玻尔兹曼机（RBM）学习笔记
JUDGE_MENT的专栏
10-19 6368
一、预备知识 1. 结构 限制玻尔兹曼机，主要将玻尔兹曼机限制了2点：1.变成二分图 2. 各边内不准连接。 v层：可见层，输入特征。（好比黑白图片，v层就是某处是
限制波尔兹曼机
kaka19880812的专栏
06-10 777
1.玻尔兹曼分布 玻尔兹曼分布常用在热学中，对于一个有大量粒子的系统，如果系统处于或接近处于平衡，粒子的能量、速度、速率等就服从玻尔兹曼分布。 如果系统中有N个粒子，一共有j个能态，每个能态的简并度是gj，则体系的总状态数为： 用极大似然估计，需要找到Nj的分布使得W最大，由于有总粒子数和总能量数为定值的限制，这是一个约束最优化问题。 使用拉格朗日乘子法： 使用斯特灵公式，然
受限制玻尔兹曼机
yanxiaopan的博客
03-03 429
http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/19168937
限制波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines)
weixin_30437847的博客
07-15 393
限制波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines) 能量模型的概念从统计力学中得来，它描述着整个系统的某种状态，系统越有序，系统能量波动越小，趋近于平衡状态，系统越无序，能量波动越大。例如：一个孤立的物体，其内部各处的温度不尽相同，那么热就从温度较高的地方流向温度较低的地方，最后达到各处温度都相同的状态，也就是热...
受限玻尔兹曼机 模型
君植泽的博客
09-11 3300
受限玻尔兹曼机 简单介绍
SVM、ANN、RBM、DBN的维度灾难问题是否严重
最新发布
02-19
关于SVM（支持向量机）、ANN（人工神经网络）、RBM（受限玻尔兹曼机）以及DBN（深度信念网络），它们都面临着不同程度的“维度灾难”问题。 ### 维度灾难概述 **维度灾难**是指随着特征空间维数增加，数据点之间的距离变得越来越相似，在高维空间中难以找到合适的模型来进行有效的分类或回归。这不仅增加了计算成本，还可能导致过拟合现象的发生。 #### 1. **支持向量机 (SVM)** 对于线性不可分的情况通常需要映射到更高维度的空间通过核函数来解决。然而当输入样本本身已经是高纬度时，选择适当的内核变得更加困难，并且训练时间会显著增长。此外，如果特征过多而样本较少，则容易导致过拟合并降低泛化能力。 #### 2. **人工神经网络 (ANN)** 传统浅层的人工神经网路在面对非常高维的数据集如图像识别等领域确实存在挑战，因为权重矩阵规模巨大使得学习过程复杂低效。不过现代深层架构比如卷积神经网络(CNN)能够有效地处理局部模式并且减少参数总量，缓解了这一问题的影响范围。 #### 3. **受限玻尔兹曼机 (RBM)** 作为一种生成式模型,RBM用于无监督预训练阶段可以帮助初始化更深网络中的权值分布从而避免陷入局部极小值;但是它同样受制于高维稀疏表示带来的优化难度加大等问题. #### 4. **深度信念网络 (DBN)** 由多个RBMs堆叠构成可以逐层贪婪地进行非监督训练进而改善整体结构性能并减轻单个层次上面临的维度过大压力；尽管如此最终还是会在某些特定任务场景下遭遇瓶颈。 综上所述： - SVM 和 ANN 在直接应用时不加限制的情况下最容易受到维度灾难影响； - RBM 可以作为辅助工具一定程度上克服该难题但在其他方面仍有限制； - DBN 利用了更复杂的组合策略可以在一定条件下较好应对高维情况但仍不是绝对完美的解决方案。 因此针对不同类型的问题选取合适的技术手段非常重要，并结合降噪、主成分分析等降维技术综合考虑如何规避这个问题带来的不利因素。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值