前言近一段时间以来笔者一直在查找关于受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine，下简称RBM）的相关资料，其实CSDN上的相关帖子已经其二值分布的情况介绍的比较到位，而且在《机器学习》（于剑著）也以较短的篇幅描述了此类神经网络的相关情况，但不知为什么此书的符号有点..
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2017-10-12 23:13:14
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学增加。 接下来重点讲一下RBM模型求解方法。其有用的依旧是梯度优化方法，可是求解须要用到随机採样的方法。常见的有：Gibbs Sampli ...
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2017-07-24 21:31:00
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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。 ...
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2017-03-26 18:46:37
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深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展 ...
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2017-02-27 18:47:02
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http://www.jianshu.com/p/ab697790090f 特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中，选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。特征选择通常选择与类别相关性强、且特征彼此间相关性弱的特征子集，具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现。在现实世 ...
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2016-12-22 18:47:14
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最近我与同学参加2016Byte Cup国际机器学习竞赛，对推荐系统一无所知的我们只能参考别人的文章。这里我们找到一篇比较好的文章：是北大博士吴金龙的博士论文。这里主要是记录学习其中受限玻尔兹曼机的过程。 下面PSP表格是预计各个模块所化时间。 实际各个模块所花时间 受限玻尔兹曼机原理 在推荐系统中 ...
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2016-10-19 19:15:43
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2016-07-20 11:21:33 1受限玻尔兹曼机 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM）[1]由深度学习专家Hinton提出，有很多方面的应用，最成熟的有图像领域的图像识别和手写体数字识别，作为协同过滤算法对某一个未知值做预测，针对具有高维时间 ...
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2016-07-20 11:53:21
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1，受限玻尔兹曼机，思想似乎是源自于热力学，因为有一个玻尔兹曼分布律的东西，具体还没学习，不过可见机器学习中不同学科的思想融合，往往是idea/innovation 的发源地。2，想迅速入门，受知乎指引看了Hugo Larochelle在YouTube上的神经网络课第五章的Restricted Boltzmann machine. 在[5.2]中讲到了P(h|x)的条件概率的推导，感觉不错，截图如下...
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2016-04-29 19:08:06
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1，受限玻尔兹曼机，思想似乎是源自于热力学，因为有一个玻尔兹曼分布律的东西，具体还没学习，不过可见机器学习中不同学科的思想融合，往往是idea/innovation 的发源地。2，想迅速入门，受知乎指引看了Hugo Larochelle在YouTube上的神经网络课第五章的Restricted Boltzmann machine. 在[5.2]中讲到了P(h|x)的条件概率的推导，感觉不错，截图如下...
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2016-04-26 21:21:37
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1.RBM简介 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）最早由hinton提出，是一种无监督学习方法，即对于给定数据，找到最大程度拟合这组数据的参数，其网络结构如下： 以上的RBM的贝叶斯网络图，该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ，其中每个可 ...
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2016-04-14 19:23:01
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