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深度学习基础模型:rnn_陈奕琛_逻辑回归损失函数_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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的比较todo:对简单平均场的描述todo:采样的描述,与一般boltzmann机器的比较,dbns 20.5.2 dBm平均场推断 对于两个隐层BM,条件分布P(V H(1))、P(H(1)V、H(2))和P(H(2)H(1))是阶乘分布,然而,给定可见单位P(H(1)、H(2)V时,所有隐单元的后验分布都是复杂的。当然,这是由于h(1)和h(2)之间的交互权重w(2)使得这些变量相互依赖,给定一个观察到的v。 所以,像dbn一样,我们要寻找方法来近似dbm的后验分布。然而,与dbn不同,dbm在其隐藏单元上的后验分布-虽然复杂-很容易用变分近似来逼近(如第2节所述)。19.1),特别是平均场近似。平均场近似是变分推理的一种简单形式,这里我们将近似分布限制为全阶乘分布。在数据库管理系统中,平均场方程捕捉了层之间的双向交互作用。在这一节中,我们导出了最初在salakhutdinov和hinton(2009a)中引入的迭代近似推理过程。 在推理的变分近似中,我们通过一些合理的simpie分布族来逼近一个特定的目标分布-在我们的例子中,在给定可视单元的隐藏单元上的后验分布 在平均场
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