这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络，因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成，所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning算法的进一步理解。Deep learning是从06年开始火得，得益于大牛Hinton的文章，不过这位大牛的文章比较晦涩难懂，公式太多，对于我这种菜鸟级别来说读懂它的pap
https://baike.baidu.com/item/%E5%8F%97%E9%99%90%E7%8E%BB%E5%B0%94%E5%85%B9%E6%9B%BC%E6%9C%BA/16230736?fr=aladdin https://blog..net/qq_39388410/art
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2020-03-21 20:49:00
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1. 拓扑结构上
如下图示，在拓扑结构上，RBM（受限的玻尔兹曼机）与 BM（玻尔兹曼机）的最大区别在于：
RBM 取消了可见层的层内连接以及隐含层的层内连接，主要在于 BM 的层内连接使得其学习过程相当耗时；
2. RBM 结构的一些特性
RBM 是一种有效的特征提取方法，用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力， 堆叠多个RBM组成的深度信念网络能提取更抽象的特征。
R
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2017-04-03 23:20:00
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不同的神经网络，这类神经网络是由没层次关系的神经元全连接网络进化而来，采用有别于梯度下降算法进
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2022-12-18 07:07:26
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当读论文Explaining and Harnes
原创
2021-11-30 13:42:40
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DL之RBM：基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率目录输出结果设计代码输出结果设计代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn im...
原创
2021-06-15 20:29:35
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DL之RBM：基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率目录输出结果设计代码输出结果设计代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn im...
原创
2022-04-22 15:44:45
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文章目录一、head插件二、安装步骤1.es5.0以下的版本安装方式2.es5.0以上的版本安装方式3.谷歌浏览器安装插件 一、head插件为了便于管理ES，本文使用head插件，这是最初级的管理工具，在浏览器中显示ES集群，索引等信息，十分好用。二、安装步骤1.es5.0以下的版本安装方式按住Windows+R，输入cmd，打开命令行工具，进入到ElasticSearch的bin目录，使用ES
作者: peghoty 作者: peghoty 作者: peghoty 作者: p
时间过得真快啊，深度学习已经火的快十年了，不过目前，仍有人继续观望，也有些观望者“忍不住”陆续加入了这个逐渐庞大的研究团体，开始相信“深度”的power了。这不，前些日子Duke大学的副校长Lawrence Carin就过来介绍他们团队的研究成果，谈了谈他对深度学习的理解，并且开始相信这种深层结构的有效性。 &nbs
原创
精选
2015-03-22 15:36:23
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深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种基于人工神经网络的机器学习模型，具有较强的学习能力和表达能力。而 RBM（Restricted Boltzmann Machine）是一种用于生成模型的无监督学习算法，常用于深度神经网络的初始化。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现深度神经网络初始化RBMs的过程。
首先，让我们来了解一下整个流程。下表展示了深度神经网
原创
2023-07-16 15:54:53
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本来这篇还缺个RBM，但RBM在DBN中使用，暂时放在深度学习那里。这里看到一篇非常好的总结，保存下来。本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。本文是个科普文，来自网络资料的整理。一、 人工神经网
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2023-07-11 12:42:35
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目录总结：伯努利-伯努利RBM概念：公式定义训练过程高斯-伯努利RBM概念：总结：RBM是基于能量函数假设的，优化目标是使能量函数最小化，也设定为重构的可见层等于真实值的概率最大化。在利用极大似然函数求解最优参数时，由于偏导数中存在模型的联合概率分布，包含归一化因子Z，使得难以准确计算出联合概率分布，因此常采用采样法使用局部值来代替全局值。（对数似然、求导、梯度更新）使用采样法中，吉布斯采样根据全
上一节我们基本上打开了深度学习的大门，其实下一步应该是卷积神经网络即CNN了，但是呢卷积神经网络的最后一层采用的是径向基神经网络，为了以后到CNN不用再费力气将RBF和保持CNN的整体性和连贯性，因此这里我们系统的学习一下，讲解之前我们还是先好好回顾我们的总体学习思路，首先我们从BP神经网络开始，介绍了BP的优缺点和改良思路，后面就开始介绍Hopfield神经网络，该网络是从动力能量角度进行建模的
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2023-07-25 21:17:28
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广义回归神经网络（GRNN）广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有着很大的优势。关于RBF,GRNN与PNNRBF网络是一个两层的网络，除了输入输出层之
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2023-06-26 13:16:04
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前 言本文主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，以下简...
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2018-08-12 20:28:00
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如果神经网络的初值选取的不好的话，往往会陷入局部最小值。实际应用表明，如果把 RBM 训练得到的权值矩阵和 bias 作为 BP 神经网络的初始值，得到的结果会非常好。其实，RBM 最主要的用途还是用来降维。（1）RBM 属于 unsupervised learning用于非监督学习的神经网络主要有以下三个：RBMAutoencoderssparse coding model（2）RBM 网络共有
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原创
2022-07-15 21:30:26
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工欲善其事，必先利其器想要写好代码，首先得安装依赖环境。所以，今天我们来聊一聊写代码之前的工具准备。1.安装pythonlinux和macos下，python是直接安装好的。我用的windows，在这里说说win下安装python的过程。python.org这是官网，下载windows最新版就好了；外网比较慢，可在后台回复 编辑器 领取。你可以选择安装到默认位置，也可以自定义安
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2023-06-25 09:45:22
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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
