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 ...
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2020-03-03 19:00:54
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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 ...
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2019-09-27 10:34:38
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上篇讲到，如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastive divergence， CD算法。
我们希望得到P(v)P(\textbf{v})分布下的样本，而我们有训...
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2015-04-26 00:04:25
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本篇重点讲一下RBM模型求解方法，其实用的依然是梯度上升方法，但是求解的方法需要用到随机采样的方法，常见的有：Gibbs Sampling和对比散度(contrastive divergence, CD)算法。
RBM...
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2015-04-23 00:04:29
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Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence(以下简称 PoE)是 DBN 和深度学习理论的 肇始之篇,最近在爬梳和学习 RBM 的相关知识时,发 现训练 RBM 时使用的对比散度算法在各种中英文资料 中都不甚详解...
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2014-09-15 14:19:08
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