受限玻尔兹曼机（RBM）由GeoffHinton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解释其运作原理。RBM是...

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、应用感兴趣的同学加入上篇讲到，如果用GibbsSampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastivedivergence，CD算法。我们希望得到...

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作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效的学习算法,即对比散度(ContrastiveDivergence)对比散度算法仅需k步吉布斯采样。为了提高效率,对比散度算法用一个...

1、什么是受限玻尔兹曼机　  玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机（RBM）。　　受限玻尔兹曼机（RBM）是一个随机神经网络（即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值）。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络...

Hopfield网络具有最优计算功能，然而网络只能严格按照能量函数递减方式演化，很难避免伪状态的出现，且权值容易陷入局部极小值，无法收敛于全局最优解。如果反馈神经网络的迭代过程不是那么死板，可以在一定程度上暂时接受能量函数变大的结果，就有可能跳出局部极小值。随机神经网络的核心思想就是在网络中加入概率因素，网络并不是确定...