实现玻尔兹曼机的连续正向反向传播

尹成学院 2023-01-13 01:38:37

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定义与结构受限玻尔兹曼机（RBM）由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。下载pdf，请后台回复关键词：20180328目录：1. 定义与结构2. 重构3. 概率分布4. 多层结构5. 参数与变量k6. 连续受限玻尔兹曼机7. 学习资源我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其

基本概念代码基本概念受限玻尔兹曼机（RBM）是一个两层神经网络，第一层被称为可见层，第二层被称为隐藏层，因为网络只有两层，所以又被称为浅层神经网络。该模型最早由 Paul Smolensky 于 1986 年提出（他称其为 Harmony 网络），此后 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出了对比散度（Contrastive Divergence，CD）方法对 RBM 进行训练。可见层中的每个神经元与隐藏层中的所有神经元都相连接，但是同一层的神经元之间无连接，所有的神经元输出状态只有两.

本人来到CSDN已经有一段时间了，写文章也写了好几篇了，本人最喜欢的风格就是用白话讲解一些通俗易懂的东西，在之前，我讲了不少东西，也不知道大家懂没懂，但没关系，你们爱懂不懂，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈。但这次，我要讲的东西我觉得你们都能懂，不懂我认作你爹，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈我们这次要讲的东西是受限玻尔兹曼机，英文名字是Restricted Boltzmann

原文来自于：http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction-to-restricted-boltzmann-machines/ 0x01 intro 假设我们让一群用户给一堆电影进行评分（满分100）。在经典的因子分析中，我们可以试着用一堆潜在因素来解释用户和因子的关系。比如，像《星球大战》和《指环王》这样的电影和科幻高度相关，而《Wall-E》和《玩具总动员》的用户可能与潜在的“皮克斯”因素有很强的联系。限制玻尔兹曼机可以理解为是因子分析的二进制版本，比如一.

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