图模型图模型是一类用图来表示概率分布的一类技术的总称。它的主要优点是把概率分布中的条件独立用图的形式表达出来，从而可以把一个概率分布（特定的，和应用相关的）表示为很多因子的乘积，从而简化在边缘化一个概率分布的计算，这里的边缘化指的是给定n个变量的概率分布，求取其中m个变量的概率分布的计算（m小于n）。图模型主要有两大类，一类是贝叶斯网络（又称有向图模型）；另外一类是马尔可夫网络（又称无向图模型）。
受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine, RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络，在降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模等领域中有着广泛应用。在Netflix Prize后半程，有选手将RBM应用在该预测电影评分问题上并取得了不错的效果。后来Edwin Chen的文章《Introduction to Restricted Boltzman
1.算法概述受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines，RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型，层间全连接，层内无连接。我们知道玻尔兹曼机的是全连接的，其结构如下图所示： 受限玻尔兹曼机是玻尔兹曼机(Boltzman machine，BM)的一种特殊拓扑结构。BM的原理起源于统计物理学，是一种基
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2024-01-26 10:04:32
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受限玻尔兹曼机（RBM）1、玻尔兹曼分布 玻尔兹曼分布是统计物理中的一种概率分布，描述系统处于某种状态的概率 2、网络结构 可见单元-输入数据&
"受限波尔兹曼"这名字听起来就霸气，算法如其名，也挺难的。之所以难，是因为我们大部分人都没学过概率图模型，其实RBM是条件随机场的变体，所以如果学习这个算法，建议先把CRF给熟悉了，那么学起来就会轻松很多。受限玻尔兹曼机是由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题搭建的算法。RBM网络作为一种无监督学习的方法，其目的是尽可能地表达输入数据的的规则和特征。一
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2024-07-26 14:33:53
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基于能量模型(EBM)基于能量模型将关联到感兴趣的变量每个配置的标量能量。学习修改的能量函数使他它的形状具有最好的性能。例如，我们想的得到最好的参量拥有较低的能量。EBM的概率模型定义通过能量函数的概率分布，如下所示： 规则化系数Z称为分区函数和物理系统的能量模型相似。 一种基于能量模型可以学习通过随机梯度下降的方法处理负对数似然训练数据的。至于logistic回归分析
一、序关于RBMs的文章已经有不少了，但是很多资料我在阅读的时候仍然对细节有一些疑惑。在查阅学习了大牛的视频、论文之后，很多问题豁然开朗，且在本文中记录下我对RBMs的粗浅了解。首先从玻尔兹曼机和限制玻尔兹曼机的结构和定义开始：
二、Boltmann Machines： 玻尔兹曼机（Boltmann Machines）的能量函数（E
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2023-08-13 22:31:54
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退火 退火是一种金属的热处理工艺，将金属加热到一定的温度，保持足够时间，然后以适宜速度缓慢冷却。 退火可以改善材料性能，提升金属品质。 模拟退火算法 根据梯度下降算法考虑，梯度下降算法会使得我们的代价函数的值只会往梯度下降的方向走，比如左图（a），当它走到第一个凹坑里的时候它就在也出不来了。而不会到达全局的最小值，会陷入局部最小值出不来。 模拟退火算法，也叫随机网络算法，如右图（
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2024-09-06 10:53:55
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# 使用Python实现玻尔兹曼机
玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）是一种生成模型，用于进行无监督学习。它通过对输入数据进行学习，从而可以生成与之相似样本。本文将引导初学者理解如何使用Python实现玻尔兹曼机。我们将从流程开始，逐步实现代码。
## 实现流程
我们将通过以下步骤实现玻尔兹曼机：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|
玻尔兹曼机如果发生串扰或陷入局部最优解，Hopfield神经网络就不能正确地辨别模式，如下图。而玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）则可以通过让每个单元按照一定的概率分布发生状态变化，来避免陷入局部最优解。玻尔兹曼机保持了Hopfield神经网络的假设：权重对称自身无连接二值输出波尔兹曼机的输出是按照某种概率分布决定的：?(>0)表示温度系数，当 ? 趋近于无穷时，无论??取值如
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2024-04-18 20:16:02
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一、简述 受限玻尔兹曼机(RBM)是一类具有两层结构、对称链接无自反馈 的随机神经网络模型， 层与层之间是全连接，层内无链接 ，也就是说是一个二部图。 RBM是一种有效的特征提取方法，常用于初始化前馈神经网络，可明显提高泛化能力。而由多个RBM结构堆叠而成的深度信念网络(DBN)能提取出更好更抽象的特征，从而用来分类。一下先从玻尔兹曼机说起，进而引出玻
神经网络模型： 向前的神经网络DNN和CNN， 有反馈的神经网络RNN和LSTM。 玻尔兹曼机，此处主要关注受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)，玻尔兹曼机主要应用领域在于推荐系统。 RBM模型结构 玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中主要使用受限 ...
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2021-10-29 20:10:00
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限制玻尔兹曼机
原创
2021-08-19 12:29:49
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# Python玻尔兹曼机实现流程
## 简介
在开始讲解Python玻尔兹曼机的实现流程之前，我们首先来了解一下玻尔兹曼机的基本概念。玻尔兹曼机是一种基于概率的人工神经网络模型，用于学习和模拟复杂的概率分布。它由可见层和隐藏层组成，通过随机取样的方式进行学习和推理。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 初始化
开发环境-->
原创
2023-11-21 13:04:34
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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，也不存在隐含单元与隐含单元的链接，如下图所示：RBM简单模型简单 RBM 模型的参数描述如下：可
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2024-03-05 08:22:29
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玻尔兹曼常数（Boltzmann constant），通常使用表示，是指有关于温度及能量的一个物理常数。玻尔兹曼是一位奥地利物理学家，在统计力学的理论有重大贡献，玻尔兹曼常数具有相当重要的地位。 1.基于2N3904的Boltzmann常数 在PN结两边，存在一个由电子-空穴扩散而形成的耗散区，以及伴随着的接触电位区，只有热量动能超过的电子才能够从n型区域穿越到p型区域。根据统计力学原理，处在热
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2023-12-12 16:28:35
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Hopfield + 模拟退火 ⇒ Boltimann machine（随机神经网络），由 Hinton 和他的长期合作者 Sejnowski（Hopfield 的博士生） 共同提出。
1. 基本公式
netj=∑iwijxi−Tj
Pj(1)=11+e−netj/Tj（第 j 个神经元取 1 的概率） 显然 Pj(0)=1−Pj(1)
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2016-11-09 17:59:00
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Hopfield + 模拟退火 ⇒ Boltimann machine（随机神经网络），由 Hinton 和他的长期合作者 Sejnowski（Hopfield 的博士生） 共同提出。
1. 基本公式
netj=∑iwijxi−Tj
Pj(1)=11+e−netj/Tj（第 j 个神经元取 1 的概率） 显然 Pj(0)=1−Pj(1)
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备注：这个python代码需要用到psyco包（安装困难），psyco包目前只有python2 32位版本。在windows 64+python 3环境下，如果下载psyco的源代码安装，比较麻烦。 深度学习之受限玻尔兹曼机RBM(七)（备注：可以运行）https://zhuanlan.zhihu.com/p/29524041 (备注：不可运行，缺少原始的图像文件)https
原创
2023-11-06 13:46:57
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深度玻尔兹曼机的推导过程深度波尔兹曼机相对于深度信念网络来说是完全无向的一个模型，拥有一个显层和若干个隐层。层与层之间是全连接的，层之间是不连接的。本博客主要是推导深度波尔兹曼机的训练过程，为了推导方便，我们以一层显层和两层隐层为例。首先给出能量公式 E(v,h(1),h(2))=vTW(1)h(1)+h(1)TW(2)h(2)
E
