受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建

尹成学院 2023-01-13 01:38:36

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受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建	受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建

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受限玻尔兹曼机网络，这种网络采用能量函数进行定义，对比散度算法（CD-K）进行训练，广泛应用于深度学习的特征工程中。而且受限玻尔兹曼机还可以通过堆叠形成深度信念网络，这种网络是深度学习算法兴起的起点，具有广泛的应用价值，历史意义也非常大。我们会先介绍受限玻尔兹曼机的数学原理，然后会以 Theano 框架为基础，实现一个简单的受限玻尔兹曼机，并将其用于图像特征获取工作，使我们对受限玻尔兹曼机有一个感性认识。

受限玻尔兹曼机起源于图模型的神经网络。这种神经网络是由Hopfield\text{Hopfield}Hopfield神经网络那样的相互连接型网络衍生而来的。本部分首先介绍Hopfield\text{Hopfield}Hopfield神经网络和玻尔兹曼机，然后介绍受限玻尔兹曼机，最后介绍由多个受限玻尔兹曼机堆叠组成的深度信念网络。 Hopfield\text{Hopfield}Hopfield神经网...

深度学习的常用模型及方法-卷积神经网络和循环神经网络1. 受限玻尔兹曼机1.1 受限玻尔兹曼机原理1.2 受限玻尔兹曼机实现2. 深度信念网络2.1 深度信念网络原理 1. 受限玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann machine）由多伦多大学的 Geoff Hinton 等人提出，它是一种可以用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习以及主题建模的算法。 1.1 受限玻尔兹曼机原理 RBM可以被看做是一个自编码器。从可见层到隐藏层的输入样本，W，

GitHub案例讲解，由人工智能数据科学家讲解。本课程从项目实际应用的角度出发，让初学者学会从0到1搭建人工智能项目，了解模型是如何训练并生成数据的。以及对循环神经网络和卷积神经网络核心技术的讲解，并且案例包含了对神经网络代码的具体分析，让同学们对不同神经网络框架有一个比较全面的了解。

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