Introduction to RBM 总结

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Introduction to RBM 总结

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Abstract:

  • Restricted Boltzmann Machines(RMBs):
    • RBM是一种概率图模型,也可以看作是随机神经网络的一种。
    • 它可以作为Deep Belief Network的一个构成成分。
  • 文章脉络:
    • 首先介绍图模型的一些基本概念。
    • 接着介绍一些RBM训练算法需要的前置统计知识。
    • 最后介绍RBM的结构、学习算法以及一些拓展。

Introduction:

  • Boltzmann machines(BMs)
    BMs是一个完全一个无向图,它的基本结构是两个部分:hidden neurons与hidden neurons。它可以通过分布中抽样并训练,从而学习到分布。
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  • Restricted Boltzmann Machines(RMBs):
    相比BMs,它多了一个限制,表示同一个类型的节点之间不存在连接。由此,大大减少了学习过程中的时间消耗,降低了算法的复杂度。
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