园不能上传附件，所以这里贴两张流程图吧。一个是模拟退火算法的流程图（Boltzmann机本实上就是反复退火的过程）， 个是Boltzmann调整权值的过程。
原创
2022-01-17 17:40:33
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# Boltzmann机的探索与应用
在机器学习和统计物理学中，Boltzmann机（Boltzmann Machine）是一种重要的概率生成模型。它以能量函数为基础，通过计算任务的概率来生成样本。Boltzmann机的独特之处在于它能自学数据样本的分布，从而用于数据生成、特征学习、降维等多个领域。本文将介绍Boltzmann机的基本原理，并提供简单的Python代码实现。
## 1. Bol
限制Boltzmann机（Restricted Boltzmann Machine）起源：Boltzmann神经网络Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的，Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念。即，cost函数由统计物理学的能量函数给出，随着网络的训...
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2015-06-19 19:13:00
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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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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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2016-11-09 17:59:00
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简介受限玻尔兹曼机是一种无监督，重构原始数据的一个简单的神经网络。
受限玻尔兹曼机先把输入转为可以表示它们的一系列输出；这些输出可以反向重构这些输入。通过前向和后向训练，训练好的网络能够提取出输入中最重要的特征。为什么RBM很重要？因为它能够自动地从输入中提取重要的特征。RBM有什么用用于协同过滤(Collaborative Filtering)
降维(dimensionality reducti
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2023-11-06 14:06:16
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###
### MINST数据 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
####
### MINST数据 https://pan.baidu.com/s/1uraPqWIKchHdYn-RRy8dqA 提取码：xgpy
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat May 19 09:30:02 2018
原创
2023-11-06 13:42:56
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### 环境：python 3.7, 32位 运行结果： [BernoulliRBM] Iteration 1, pseudo-likelihood = -25.39, time = 0.17s[BernoulliRBM] Iteration 2, pseudo-likelihood = -23.7
原创
2023-11-06 13:45:35
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环境：python 2, 32位备注：这个python代码需要用到psyco包，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。 """
Continuous Restricted Boltzmann Machine
14/09/2008 - v. 0.1 by http://imonad.com
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2023-11-06 13:46:19
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https://www.jianshu.com/p/2e7ffe06fcdd?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsghttps://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines/blob/master/rbm.pyhttps://github.com/echen/restricted-boltzmann-machineshttp://bl
原创
2023-11-06 13:46:36
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一、背景介绍 玻尔兹曼机 = 马尔科夫随机场 + 隐结点 二、RBM的Representation BM存在问题：inference 精确：untractable； 近似：计算量太大 因此为了使计算简便，引入了RBM，RBM假设h,v之间有连结，h,v内部无连结 从NB（朴素贝叶斯）推导到RBM的过
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2019-02-15 10:57:00
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当读论文Explaining and Harnes
原创
2021-11-30 13:42:40
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受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义。 深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出。
原创
2022-07-16 00:31:11
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在pycharm上写上位机安装pyqt5（安装好了Anaconda） 用pip安装：pip install pyqt5 ， 安装：pip install pyqt5-tools。 之后在设置里打开Python解释器，点安装包。打开 Qt Designer，创建Main Window。1.添加文本：在“Display Widgets”中，将“Label”拖拽到画布上，会获得了一个仅用于显示文字的文本
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2023-06-08 20:05:53
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说明其中SerialGenius为在64位windows上直接打包好的可执行文件，你可以先下载使用。综述SerialGenius是为嵌入式开发人员编写用于串口调试的工具，包含了不同的面板模块，可选择使用指定模块，最多可统一界面显示4个不同模块，通过不同的模块的功能组合，为程序开发人员提供在线调试信息。各模块的不同组合，为您提供了更加方便快捷的调试界面，软件整体界面如下：模块接收模块模块名称：接收模
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2024-01-18 22:16:52
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1.说明：目前测试支持CP，NJ系列PLC，其他待验证。差别主要在于PLC数据地址的分配。1）文档说明fins命令格式2）实例pyqt5+python+socket+thread 本程序通过pyqt5制作画面，控制omron NJ plc的启停及报警信息显示，参数设置。上位机发送FINS TCP命令读写NJ数据1.参数说明：NJ301的IP地址：10.110.59.33；计算机IP地址：
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2024-02-23 23:27:18
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上位机控制Arduino（自定义协议）一、python环境的搭建（Anacond 3 一步到位）二、代码部分1.Arduino代码2.Python代码逻辑分析 一、python环境的搭建（Anacond 3 一步到位）首先，由于博主之前搭建了太多的环境，以至于现在的环境的被污染的问题成为心里过不去的坎。所以，现在将之前的下载的Python和Pycharm全都给卸载了，然后一个Anacond 3直
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2023-06-28 15:44:54
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堡垒机前戏开发堡垒机之前，先来学习Python的paramiko模块，该模块机遇SSH用于连接远程服务器并执行相关操作SSHClient用于连接远程服务器并执行基本命令基于用户名密码连接：import paramiko
# 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_
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2023-07-24 20:49:48
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paramiko模块，该模块基于SSH用于连接远程服务器并执行相关操作。SSHClient：用于连接远程服务器并执行基本命令#coding:utf-8
import paramiko
ssh=paramiko.SSHClient() #创建ssh对象
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) # 允许连接不在know_h
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2023-06-28 21:44:33
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Python机器学习算法实现 Author：louwill 今天笔者要实现的机器学习算法是感知机(perceptron)。感知机是一种较为简单的二分类模型，但由简至繁，感知机却是神经网络和支持向量机的基础。感知机旨在学习能够将输入数据划分为+1/-1的线性
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2023-11-03 18:56:52
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