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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受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）是一种无监督的深度学习模型，主要用于特征学习和数据建模。在这个MATLAB代码压缩包中，开发者提供了一个实现RBM算法的完整解决方案，结合了BP（反向传播）神经...

在CD-k中，数据将反复正向和反向传播k次，以逼近真实分布。 4. **权重更新**：根据训练数据和负采样或CD-k的结果调整权重。 5. **迭代训练**：重复上述步骤，直到模型收敛或达到预设的迭代次数。描述中提到的...

在训练RBM时，通常采用 gibbs采样来更新网络权重，通过正向传播（从可见层到隐藏层）和反向传播（从隐藏层到可见层）交替进行，以达到权重调整的目的。 **在深度学习中的应用** RBM是构建深度信念网络（Deep ...

在这里，MATLAB被用来实现CRBM的算法，包括前向传播、反向传播、权重更新等步骤。MATLAB的灵活性和强大的矩阵运算能力使得编写和调试神经网络代码变得更加便捷。 4. **文件结构**：“convolutionalRBM.m-master”...

CD算法通过近似最大似然学习来更新权重，它通过正向传播计算出隐藏层的激活状态，然后反向传播并更新权重，这个过程K次迭代以逼近真实分布。Hinton在2002年提出的CD算法极大地推动了RBM在实际应用中的发展。 RBM的...

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