玻耳茲曼機(Boltzman machine)是1990年發布的自動化科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:玻耳茲曼機
- 外文名:Boltzman machine
- 所屬學科:自動化科學技術
- 公布時間:1990年
玻耳茲曼機(Boltzman machine)是1990年發布的自動化科學技術名詞。
根據任務的不同,受限玻茲曼機可以使用監督學習或無監督學習的方法進行訓練。簡介 受限玻爾茲曼機是玻爾茲曼機(Boltzman machine,BM)的一種特殊拓撲結構。BM的原理起源於統計物理學,是一種基於能量函式的建模方法,能夠描述變數之間的高階相互作用,BM的學習算法較複雜,但所建模型和學習算法有比較完備的物理解釋和嚴格...
受限玻爾茲曼機(RBM)是一種生成性隨機人工神經網路,可以學習其輸入集合的機率分布。RBM最初是由Paul Smolensky在1986年發明的,並且在Geoffrey Hinton和合作者在2000年代中期為他們發明了快速學習算法之後上升到了突出地位。 RBM已經在降維,分類,協同過濾,特徵學習和主題建模他們可以在監督或無人監督的方式,根據任務...
玻爾茲曼機(Boltzmann machine)是隨機神經網路和遞歸神經網路的一種,由傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)和特里·謝澤諾斯基(Terry Sejnowski)在1985年發明。玻爾茲曼機可被視作隨機過程的,可生成的相應的Hopfield神經網路。它是最早能夠學習內部表達,並能表達和(給定充足的時間)解決複雜的組合最佳化問題的神經網路。但是...
主要研究利用深度學習的多層表達能力捕捉目標行為和動作的層次結構特徵,結合變分圖像分割算法,以目標形狀作為上下層連線的紐帶,通過多個深度玻爾茲曼機的近似推理和產生機理實現底層、中層和高層的協同合作,建立協同目標分割和行為理解的計算模型,並提出模型的最佳化及求解方法。同時以手勢識別系統中手指拼寫單詞作為Demo實例...
本項目利用受限玻爾茲曼機從情境信息中挖掘出用戶的行為信息。(3)為更好提高推薦效率,項目在利用聚類技術同時考慮用戶偏好和移動上下文因素,提出基於用戶聚類和移動上下文的矩陣分解推薦算法。該算法以偏差矩陣為基礎,利用聚類技術對用戶進行聚類後,再在每簇局部數據中利用移動用戶上下文相似性進行限制,以正則項的方式...
主要內容包括分別引入非徑向數據包絡分析和降噪稀疏自編碼器最佳化偏小二乘的噪聲處理,使其處理缺失值和噪聲更有效;分別引入特徵相關、L1正則項和灰色關聯最佳化偏小二乘的特徵提取,實現有效降維和提取特徵子集;分別融合受限玻爾茲曼機、稀疏自編碼器、深度置信網路提取非線性成分,最佳化偏小二乘線性提取;採用模型樹、隨機...
Deeplearning4j是為Java和Java虛擬機編寫的開源深度學習庫,是廣泛支持各種深度學習算法的運算框架。Deeplearning4j可以實施的技術包括受限玻爾茲曼機、深度置信網路、深度自動編碼器、堆疊式降噪自動編碼器、循環神經張量網路,以及word2vec、doc2vec和GloVe。這些算法全部包括分散式並行版本,與Hadoop和Spark集成。Skymind是...
2.2玻爾茲曼機和深度信念網路24 2.2.1玻爾茲曼機24 2.2.2受限玻爾茲曼機26 2.2.3深度信念網路27 2.2.4深度玻爾茲曼機29 2.2.5小結30 2.2.6習題31 2.3自編碼生成模型31 2.3.1自編碼器31 2.3.2含隱變數的生成模型32 2.3.3推斷網路34 2.3.4生成網路35 2.3.5模型匯總35 2.3.6重參數化36...
第7章 玻爾茲曼機 131 7.1 玻爾茲曼機概述 131 7.2 受限玻爾茲曼機 132 7.3 深度玻爾茲曼機 134 7.4 機率圖模型 136 7.5 思考題 142 參考文獻 142 第8章 遷移學習與集成學習 145 8.1 遷移學習 145 8.1.1 遷移學習的定義 145 8.1.2 Taskonomy 147 8.2 孿生網路 148 8.3 集成學習 149 8.4 ...
其次,研究提出了基於受限玻爾茲曼機、深度信念網路、深度玻爾茲曼機、卷積受限玻爾茲曼機等深度網路模型的形狀建模方法,解決了模型構造、訓練、重建信息等問題。這些模型不需要單獨再解決形狀對齊、形變、比較等問題,可以更加靈活地表達形狀信息。在此基礎上研究了通過對輸入進行重建完成目標提取的方法,以及將重建結果作為...
本書介紹了Python、NumPy、SciPy的使用技巧,面向谷歌推出的開源深度學習框架TensorFlow,向讀者展示了利用TensorFlow和Theano框架實現線性回歸、邏輯回歸、多層感知器、卷積神經網路、遞歸神經網路、長短時記憶網路、去噪自動編碼機、堆疊自動編碼機、受限玻爾茲曼機、深度信念網路等,並將這些技術用於MNIST手寫數字識別任務。本...
《深度學習入門》是2020年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 深度學習是機器學習研究中的一個活躍領域,《深度學習入門》的宗旨在於為深度 機器學習的初學者提供一本通俗易懂、內容全面、理論深入的學習教材。 本書的內容大體可以分為機器學習基礎、順序傳播神經網路的深度學 習、玻爾茲曼機和深度強化學習四個部分,既...
本書詳細論述了採用深度結構的動機、原理和理論依據,討論了訓練深度神經網路的難點,繼而詳盡的介紹了自動編碼器、受限玻爾茲曼機以及深度置信網路的概念和理論,並進行了理論分析。本書是深入理解深度學習的動機和原理的經典之作。圖書目錄 譯者序 1 引言1 1.1 如何訓練深度結構3 1.2 中間層表示:在不同的任務...
主要內容涉及人工神經網路、模糊神經網路、機率神經網路、小波神經網路、卷積神經網路及其擴展模型、深度生成對抗網路及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網路及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網路結構、原理與方法。通過深度學習網路在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特徵...
14.5.3訓練算法338 14.5.4深度玻爾茲曼機339 14.5.5深度置信網339 參考文獻339 第15章卷積神經網路347 15.1網路結構347 15.1.1卷積層348 15.1.2池化層351 15.1.3全連線層351 15.2訓練算法352 15.2.1卷積層352 15.2.2池化層355 15.2.3隨機梯度下降法356 15.2.4遷移學習357 ...
第 3 章 Hopfield 網路和玻爾茲曼機34 3.1 Hopfield 神經網路 34 3.1.1 訓練 Hopfield 網路 37 3.2 Hopfield-Tank 網路 41 3.3 玻爾茲曼機 42 3.3.1 玻爾茲曼機機率 44 3.4 套用玻爾茲曼機 45 3.4.1 旅行商問題 45 3.4.2 最佳化問題 48 3.4.3 玻爾茲曼機訓練 51 3.5 本章...
本書主要目標是處理很多深度學習套用的熱點問題並向讀者披露解決方案的細節。主要內容分為7章:第1章介紹深度學習基礎知識,第2章介紹大規模數據的分散式深度學習,第3章介紹卷積神經網路,第4章介紹循環神經網路,第5章介紹受限玻爾茲曼機,第6章介紹自動編碼器,第7章介紹如何用Hadoop玩轉深度學習。圖書目錄 第 1 ...
《圖解深度學習》是2018年人民郵電出版社出版的圖書,作者是[日] 山下隆義。內容簡介 本書從深度學習的發展歷程講起,以豐富的圖例從理論和實踐兩個層面介紹了深度學習的各種方法,以及深度學習在圖像識別等領域的套用案例。內容涉及神經網路、卷積神經網路、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外,還介紹...