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 ...
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2018-08-12 21:45:27
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受限玻尔兹曼机是由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题搭建的算法。 一 网络结构 我们首先介绍一下受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其运作原理。 RBM是有两个层的浅层神经网络，它是组成深度置信网 ...
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2018-05-19 18:50:52
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主要讲了玻尔兹曼机的推导以及二值RBM，这一部分程序很简单但理论感觉不是很好讲，涉及到挺多随机过程和概率的知识。Bengio那篇文章其实讲的很详细，不过他是从自由能的角度讲的，物理意义挺清楚但推导过程不如网上有些资料的清晰，我就算尽量把他们整合了一下吧。 ...
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2018-05-12 16:19:06
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刘建平Pinard博客系列 深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择 深度神经网络（DNN）的正则化 卷积神经网络(CNN)模型结构 卷积神经网络(CNN)前向传播算法 卷积神经网络(CNN)反向传播算法 循 ...
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2018-05-07 11:03:53
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我也觉得这个地方很绕，lammps中给出的是满足高斯分布，然而很多地方都说原子的初始速度符合波尔兹曼分布，不理解啊。？ 高斯分布只是实空间下三个方向的分量，两个分布其实等价； FRENKEL的书上写道，在一定温度下的速度是满足玻尔兹曼分布的，但为什么在初始化的时候给的是满足高斯分布的随机数呢？其实， ...
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2018-04-08 10:21:59
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定义与结构 受限玻尔兹曼机（RBM）由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。（如需通过实例了解RBM等神经网络的应用方法，请参阅应用案例)。 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言 ...
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2018-02-25 01:11:58
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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 ...
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2018-01-13 18:54:14
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原文章：http://blog.csdn.net/u010223750/article/details/61196549 1 #coding='utf-8' 2 """ 3 desc: RBM model 4 author:luchi 5 date:9/3/17 6 """ 7 import num ...
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2017-12-20 03:40:29
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1. 本科的时候在多伦多大学上Geoffrey Hinton的课，在MNIST数字数据集上训练受限玻尔兹曼机，觉得很有趣。后来在UBC读硕士，上了另一门机器学习的课，那是他第一次深入了解神经网络的相关知识。他对人工智能很感兴趣，上了很多相关的课，但是对那些知识听不太懂，不是非常满意。他觉得神经网络才 ...
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2017-11-25 23:34:57
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转自：http://blog.csdn.net/qiao1245/article/details/50932519 谈到神经网络，就不得不提到最近非常火的深度学习。那么什么是深度学习？它与神经网络的关系是什么？深度学习的基本原理和常用算法是什么？我将在这篇中详细解答。 什么是深度学习 深度学习来源于 ...
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2017-11-01 13:40:47
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