玻尔兹曼机 / 受限玻尔兹曼机

玻尔兹曼机 / 受限玻尔兹曼机 是一种基于能量的模型,即能量最小化时网络模型达到理想状态。

网络结构上分两层: 显层用于数据的输入与输出,隐层则被理解为数据的内在表达。可见玻尔兹曼机的神经元状态都由0,1组成。 

受限玻尔兹曼机:

数据集为,(本质上,玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机为自编码网络,是一种无监督学习方式),关于受限(同一层的单元互相不连接)玻尔兹曼机建立的能量函数为:

基于能量函数,可以建立v,h的联合分布函数:

以上是受限玻尔兹曼机工作。下面是玻尔兹曼机:

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转载自blog.csdn.net/lanluyug/article/details/81513094
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