# 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
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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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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###
### 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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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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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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感知机是1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础，是二类分类的线性分类模型。
感知器模型 适用问题：二类分类 模型特点：分离超平面 模型类型：判别模
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2024-09-25 14:59:06
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## Python投篮机代码科普
在本文中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的投篮机代码。投篮机是一种模拟篮球投篮的游戏设备，通过控制机器手臂将篮球投入篮筐，是一种常见的娱乐设备。
### 投篮机代码示例
下面是一个简单的Python投篮机代码示例，模拟了一个投篮机的基本功能：
```python
# 导入random模块
import random
# 定义投篮函数
def
原创
2024-05-23 04:34:58
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感知机算法是机器学习最基本的理论算法之一，其原理如下图所示：该算例和应用以及数据集可从博主的github内下载：https://github.com/Airuio/python-其python代码如下：improt numpy as np
class perceptron(object):
def __init__(self,eta = 0.1,n_iter = 10):
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2023-08-09 16:04:33
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回顾感知机前面我们介绍了感知机，它是一个二分类的线性分类器，输入为特征向量，输出为实例的类别。感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,b
w
,
b
。感知机算法简单易于实现，那么我们如何通过python代码来实现
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2023-09-04 15:24:22
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01–计算机基础和环境搭建目标：了解计算机基础知识并完成Python的环境搭建概要：计算机基础编程的本质Python的介绍Python环境搭建1.计算机基础1.1基本概念计算机的组成计算机由多个硬件组合而成，常见的硬件有：CPU,硬盘,内存,网卡,显示器,机箱,电源......
注意事项：机械的奖零件组合一起，他们之间是没有办法进行协作的操作系统用于协调计算机的各个硬件，让硬件之间进行协同工作，以
# Python感知机代码解析与应用
感知机是一种简单的线性分类模型，它用于解决二分类问题。本文将通过Python代码示例，深入解析感知机的工作原理和应用场景。
## 感知机的基本原理
感知机是一种基于线性判别函数的分类模型，其数学表达式为：
\[ f(x) = \text{sign}(w^Tx + b) \]
其中，\( x \)是输入特征向量，\( w \)是权重向量，\( b \)
原创
2024-07-21 10:48:51
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.pipeline import make_pipeli
支持向量机英文名称Support Vector Machine简称SVM，它是由前苏联科学家Corinna Cortes在1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.SVM是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解. 在机器学习中，使用支持
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2023-10-17 23:25:23
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