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基于RBM的判别模型/算法

时间:2014-08-03 17:44:35      阅读:498      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:style   blog   http   io   数据   2014   cti   ar   

参考论文:
1、A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines
2、Classification using Discriminative Restricted Boltzmann Machines

          目前研究火热的深度学习中,RBM(限制玻尔兹曼机)是最为重要的一块奠基石。深度学习最为关键的预训练过程中,RBM是被当做生成模型来训练的。RBM能够很好的拟合数据的优点是其广泛应用于深度模型的关键,如果能够把RBM的这个优点应用到判别模型中应该会有不错的效果。本文主要是介绍RBM用做判别模型,简单说就是用作一个非线性分类器。
          参考论文1中的16节中,介绍了RBM用作判别的三种方法:
          ①把RBM隐层输出作为其他标准分类器的特征输入(例如DBN);
          ②每一类训练一个RBM,再训练一个softmax分类器做决策;
          ③把特征向量和标签作为RBM的可视层输入,训练RBM作为特征向量和标签的生成模型;
其中②③就是本文的主要内容,表述的不太清楚,下文详细说明:

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基于RBM的判别模型/算法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lijingcong/p/3888550.html

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