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RBM算法教程

一是对数据进行编码,然后交给监督学习方法去进行分类或回归; 二是得到了权重矩阵和偏移量,供BP神经网络初始化训练。 ;RBM的编码;一个普通的RBM网络结构有m个可视节点和n个隐藏节点,其中每个可视节点只和n个隐藏节点相关,和其他可视节点是独立的,就是这个可视节点的状态只受n个隐藏节点的影响,对于每个隐藏节点也是,只受m个可视节点的影响,这个特点使得RBM的训练变得容易了。 RBM网络有几个参数,一个是可视层与隐藏层之间的权重矩阵 ,一个是可视节点的偏移量,一个是隐藏节点的偏移量,这几个参数决定了RBM网络将一个m维的样本编码成一个什么样的n维的样本。 ;定义;能量模型的作用;专家乘积项POE;;求解极大似然;蒙特卡罗采样;求解极大似然;求解极大似然; 由于隐藏节点和可视节点在能量函数中位置对称性, 和 有类似结果。 ;采样方法;采样???法

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