看了好多相关的知识,大致了解了一下马尔可夫链-蒙特卡罗采样理论,有必要记来下来. 蒙特卡罗积分:(来自:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937) 下面的写的很让人明白:好好理解一下,第一次感觉到积分与统计学的联系. 利用蒙特卡罗方法求积分的重点就是怎么如何采样指定的分布....简单的分布如均匀分布我们有方法可以采样,但是复复杂的分布呢?如高斯分布呢?你怎么办?? 这是就利用马尔可夫链的性质进行采样. 一些马尔可夫链的相关知识 在学

https://blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/81463954 授权转发自:刘建平<受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结> 地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6530523.html 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,以下简称RBM),RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中得到了广泛的应用.章节目录 RBM模型结构 RBM概率分布 RBM模

时间:2014.07.02 地点:基地 ------------------------------------------------------------------------ 一.简述 受限玻尔兹曼机9RBM)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能提取出更好更抽象的特征,从而用来分类.一下先从玻

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 回归分析我们将首次作为负对数似然定义对数似然然后损失函数. 使用随机梯度  更新参数权值,  是模型中的各种参数. EBM

基于能量的模型(EBM) 基于能量的模型将每一个我们感兴趣的变量构造联系到一个标量能量上. 学习就是修改能量方程从而使得它的外形有我们需要的特点. 举例来说, 我们希望的是: 期望构造的能量低. 基于能量的概率性模型定义了一个概率分布, 它是由能量方程决定的: 归一化因子Z被称为配分函数, 类比于物理系统. 基于能量的模型可以通过SGD(随机梯度下降)算法基于数据的负值对数相似性(NLL)学习得到. 对于对数回归我们首先定义了对数相似性, 之后是损耗函数, 即 负值对数相似性(NLL). 使用随

与传统的浅层机器学习相比, 深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升.另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的偏好,因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点,事实上,Spotify,Netflix,Facebook,Google等公司

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 参数学习 3. 对比散度学习算法 由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效 的学习算法,即对比散度(Contrastive Divergence)对比散度算法仅需k步吉布斯采样.为了提高效率,对比散度算法用一个训练样本作为可观测向量的初始值.然后,交替对可观测向量和隐藏向量进行吉布

连续 RBM 连续 RBM 是受限玻尔兹曼机的一种形式,它通过不同类型的对比散度采样接受连续的输入(也就是比整数切割得更细的数字).这允许 CRBM 处理图像像素或字数向量这类被归一化到 0 到 1 之间的小数的向量. 应该注意,深度学习网络的每一层都需要四个元素:输入.系数.偏置项以及变换(激活算法). 输入是数值数据,是一个来自于前面层(或者原始数据)的向量.系数是通过每个节点层的特征的权重.偏置项确保部分节点无论如何都能够被激活.变换是一种额外的算法,它在数据通过每一层以后以一种使梯度(梯

技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 最近在复习经典机器学习算法的同时,也仔细看了一些深度学习的典型算法.深度学习是机器学习的"新浪潮",它的成功主要得益于深度"神经网络模型"的优异效果.这个小系列打算深入浅出地记录一下深度学习中常用的一些算法.第一篇先写一下"受限玻尔兹曼机"RBM,会分若干个小段写,这是第一段,关于RBM的基本概念. 网上有很多关于RBM的介绍,但是很多写的比较简略,跳过了很多细节,本文