受限玻尔兹曼机RBM最通俗易懂的教程

最新推荐文章于 2020-11-16 00:09:53 发布
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大语言模型应用指南：机器学习的过程
AI天才研究院
06-27 870
在过去的几年里,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,很大程度上要归功于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的技术,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类编写的自然语言输出。随着计算能力的不断提高和海量数据的积累,训练大规模语言模型成为可能。这些模型在广泛的自然语言处理任务中表现出色,包括机器翻译、文本摘要、问答系统、内容生成等,展现出令人惊叹的语言理解和生成能力。
Deeplearning4j 快速入门
GitChat
07-02 9880
课程亮点 机器学习经典案例基于 DL4J 的实现 Spark 分布式场景下的模型训练及调优 多 GPU 环境下的并行建模 迁移和强化学习的模型训练 搭建在线服务环境实战演练 本课程是关于 Eclipse Deeplearning4j 的基础课程。Deeplearning4j 是基于 Java/JVM 的深度学习开源库，课程内容涵盖了 Deeplearning4j 生态圈中核心框架的使用（如 N...
玻尔兹曼机通俗理解
热门推荐
changdejie的专栏
09-26 3万+
玻尔兹曼机特点：  • Boltzmann机是第一个受统计力学启发的多层学习机，它是一类典型的随机神经网络属于反馈神经网络类型 。其命名来源于Boltzmann在统计热力学中的早期工作和网络本身的动态分布行为 。 • 它在神经元状态变化中引入了统计概率，网络的平衡状态服从Boltzmann分布，网络运行机制基于模拟退火算法。 • Boltzmann机结合多层前
【生成模型】浅析玻尔兹曼机的原理和实践
hacker_long的专栏
11-16 4042
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。 ...
RBM-受限玻尔兹曼机入门讲解
09-22
本文档详细介绍了RBM的原理，并给出了一系列推导，从简单到难，从基本RBM模块到变种RBM。
一文理解受限玻尔兹曼机（RBM）
hjwang1的专栏
09-24 4278
ref:https://blog.youkuaiyun.com/songguangfan/article/details/99713900 一文理解受限玻尔兹曼机（RBM） 限制性玻尔兹曼机（RBM）原理 RBM简单模型 RBM能量函数和概率分布 求极大似然 对比散度算法 RBM用途 分布式RBM可能遇到的问题 限制性玻尔兹曼机（RBM）原理 限制性玻尔兹曼机在玻尔兹曼机基础上进一步加一些约束，取消了v,h变量内部的联系，即不存在可见单元与可见单元的链接，也不存在隐含单.
玻尔兹曼机的描述
站在奇点之侧
02-25 1648
玻尔兹曼机玻尔兹曼机是一类随机递归神经网络，由杰弗里·欣顿和特里·谢诺沃斯基构造于1985年。玻尔兹曼机可视为霍普菲尔德网络的衍生版本：具有随机和产生式之特征。它是第一个可学习内部表征的神经网络。玻尔兹曼机的命名来源是统计力学中的玻尔兹曼分布，此分布亦用于了玻尔兹曼机的采样函数。结构与霍普菲尔德网络相似，玻尔兹曼机是一个网络，其节点包含“能量”。不同于霍普菲尔德网络，玻尔兹曼机的节点是随机的。
【总结】关于玻尔兹曼机(BM)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度玻尔兹曼机(DBM)、深度置信网络(DBN)理论总结和代码实践
南风无休的博客
09-21 1万+
近期学习总结前言玻尔兹曼机(BM)受限玻尔兹曼机(RBM)深度玻尔兹曼机(DBM)深度置信网络(DBN) 前言 前段时间，团队被老师安排了一个涉及玻尔兹曼机及相关变体的任务。具体内容就是学习相关理论知识及代码实现。 所以就想着写一篇博客来总结一下繁杂的知识点（尤其是背后的数学推导公式），如果你是玻尔兹曼机及相关变体的初学者，并对这些知识非常感兴趣，那么恭喜你，发现了这篇文章。我会用非常白话、通俗易懂的方式向读者解释这些知识逻辑。 在此特别感谢王志强、董倩等研究生，对此篇博客做出的贡献。 玻尔兹曼机(BM
deep learning
11-27
ADN算法首先利用有标签和无标签数据，通过受限玻尔兹曼机（RBM）实现无监督学习构建网络结构。然后，通过基于梯度下降的有监督学习和指数损失函数对结构进行微调。此外，ADN在半监督学习框架中应用了主动学习策略，...
深度学习概述
hddryjv的博客
11-07 1661
深度学习概述
Python-玻尔兹曼机在TensorFlow中的例子
08-11
玻尔兹曼机在TensorFlow中的例子
受限玻尔兹曼机理解（RBM）
xiaojuzitou的博客
03-12 408
这个链接中对RBM的讲解是我看过讲的比较详细的，值得一读 https://wenku.baidu.com/view/28c8c5f0011ca300a7c39096.html
RBM学习笔记
Ai_ViVi的专栏
12-12 914
RBM是一种无监督学习算法，参数学习是通过基于能量的概率模型获得。相关知识涉及概率论与数理统计，采样理论等。本文主要是参考peghoty的RBM学习笔记整理而成，主要记录公式结论，供自己理清算法思路。具体推导过程还是得阅读原作者博文。
受限玻尔兹曼机与推荐系统
weixin_30443075的博客
01-13 353
与传统的浅层机器学习相比， 深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中，抽象出用户的兴趣因子，挖掘出用户的偏好，因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年...
RBM训练指导手册粗略（A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines）
掠雪墨影的随记
03-03 6378
引言 这是Geo rey Hinton的文章A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines的主要内容翻译，有大量省略 主要的目的是对于RBM训练中几个关键点参数设置的指导 原文在Geo rey Hinton的个人网站可以下载到PDF版本 主要内容以问答形式记录在这里 当使用对比散度（CD）时收集信息的技巧 Q：在吉
RBM(受限玻尔兹曼机)解析
Mr_zhang66的博客
09-29 1万+
1.RBM结构 RBM包括隐层、可见层和偏置层。 与前馈神经网络不一样，RBM在可见层和隐层间的链接方向不定的（即可以双向传播：隐层—>可见层和可见层—>隐层）和完全链接的。如下图表示了一个微型的RBM 如上图所示，每一层的节点之间没有链接，第一层是可见层，及输入层（v）第二层是隐藏层（h）,如果假设所有节点都是随机二进制变量节点（只能取0或1值），同时假设全概率分布p(v,h)满足Boltzmann分布，这个模型就叫RBM。 2.数学知识： 2.1全概率公式： 2.2 贝叶斯公式：
AI发展历史
Leo_Xu06的博客
09-09 3583
AI发展史
5天搞定深度学习入门系列
07-24
我们这门课程是面向0基础学员，从上世纪60年代基础的的单层感知器开始学习，从基础的知识开始，进行体系化的学习。课程会包含神经网络领域大多数重要分支，并通过这些分支延伸到如今热门的的深度置信网络DBN，卷积神经网络CNN，深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。帮助大家从人工智能神经网络的新手变成高手。
MATLAB实现受限玻尔兹曼机(RBM)教程
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）是一种具有代表性的无监督学习神经网络模型，它是玻尔兹曼机的受限形式。受限玻尔兹曼机通过其特有的能量函数和概率分布，广泛应用于特征提取、降维、分类等...
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