Neural Networks for Machine Learning编程练习4 Restricted Boltzmann Machines

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本文介绍如何通过实现受限玻尔兹曼机(RBM)的对比散度(CD1)训练方法，并将其应用于前馈网络中作为最底层来识别USPS数据集中的手写数字。文中提供了一个固定的随机数生成器，所有单元不使用偏置，重点介绍了二值单元的取值概率。

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Neural Networks for Machine Learning编程练习4 Restricted Boltzmann Machines
最后一次练习先实现RBM的CD1训练，然后将其作为前馈网络预训练的最底层用于识别USPS手写数字。编程之前有些约定需要遵守，这次练习的随机数发生器是固定地从给定的a4_randomness_source.mat中读取下一个浮点数：为了简单，所有单元都不使用偏置，RBM就是简单的：二值单元的取值为0或1，但在大部分时候储存的都是$P(v_i=1|h)$。var mathConfig = {jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"], tex2jax: {inlineMath: ...

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