0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基于能量的GAN”网络，其将判别器视为一个能量函数而不需要明显的概率解释，该函数可以是一个可训练的损失函数。能量函数是将靠近真实数据流形的区域视为低能量区域，而远离的视为高能量区域。和“概率GAN”相似，训练中，生成器会尽可能生成最小能量时候的伪造样本，而 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-03-02 01:15:27
阅读次数：
244
一、神经网络的结构 习惯的强势：能量最小化 大脑控制区在人对某一个事情形成习惯后，在该事情发生时，作出判断时不再消耗能量。（能量最小化与误差最小化？我想知道这里的能量与一般的能量函数之间有没有什么联系的地方？） 前向网络：网络中只有输入到输出的连接（下面给出单层和多层前向网络） 非隐藏层中可以比较期 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-07-22 11:00:24
阅读次数：
170
Most of human and animal learning is unsupervised learning. Yann LeCun在NIPS 2016大会主题报告提出了“预测学习”的概念，可以简单理解为深度无监督学习方法。大会报告主要包括深度学习、预测学习、增强学习、基于能量函数的无监督学 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-04-10 23:10:14
阅读次数：
252
受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 1）这篇文章中有一部分把MCMC采样法讲的比较形象。 2）RBM，个人感觉是一种通过神经网络来表示概率图模型的方法，或者说通过神经网络来表示观察到的样本发生概率的方法。而与神经网络的主要不同之处在于使用了能量函数作为目标函数。 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-03-26 18:46:37
阅读次数：
155
数学上曲面的连续光滑形变可以通过最小化能量函数来建模得到，其中能量函数用来调节曲面的拉伸或弯曲程度，那么能量函数最小化同时满足所有边界条件的最优解就是待求曲面。 能量函数通常是二次函数形式： 其中S*代表关于曲面参数u和v的k阶偏导。 对于上述优化问题的求解方法，通常利用变分法得到对应的Euler- ...
分类：
编程语言 时间：
2016-07-29 18:52:47
阅读次数：
218
1.绪论立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。2.图割算法计算机视...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-13 16:34:09
阅读次数：
209
一、导读1、基本思想模拟热力学当中的退火过程退火过程：物体：高温 缓慢下降 低温 高能状态 低能状态淬火：快速冷却，使金属处于高能状态，较硬易断退火：缓慢冷却，使金属处于低能状态，较为柔韧2、模拟退火在SA中的应用在SA中将目标函数作为能量函数模拟：初始高温---->温度缓慢下降---->终止在低温...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-30 23:36:30
阅读次数：
348
1. MRF 马尔可夫随机场http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0809/ORCHARD/从MRF，讲到Gibbs分布，再到能量函数的构建。最后用MRF模型解决图像的去噪问题，有Matlab源码，深入浅出，是好东西持续更...
分类：
其他好文 时间：
2015-09-21 17:36:11
阅读次数：
154
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...
分类：
系统相关 时间：
2015-06-19 20:12:06
阅读次数：
344
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。 ...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-16 18:05:44
阅读次数：
154
