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卷积神经网络训练_李宁_卷积层计算_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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取对数似然对数p(v;)我们可以导出rbm权重的更新规则: wij=edata(vi hj)-emodel(vihj), 其中edata(vi hj)是在训练集中观察到的期望(hj根据模型抽样给定vi),emodel(vihj)是在模型定义的分布下的相同期望。不幸的是,emodel(vihj)很难计算。梯度的对比散度(cd)近似是第一种有效的近似方法,其中emodel(vihj)被替换为运行在数据处初始化的gibbs采样器一步或多步。近似emodel(vihj)的步骤总结如下: 在数据处初始化v0 SamPIe ho P(H)) SamPIe vi P(VIHO) 样品H1 P(HLV1) 图5.1:RBM学习期间从RBM采样的图像视图(由Geoff Hinton提供)。 这里,(v1,h1)是模型的一个样本,作为emodel(vihj)的一个非常粗略的估计。利用(v1,h1)近似emodel(vihj)产生了cd-1算法。采样过程如图5.1所示。 注意,cd-k将此推广到markov链的更多步骤。估计rbms的对数似然梯度还有其他技术,特别是随机最大似然或持续对
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