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梯度下降算法实现_曹鹏_遥感图像分类方法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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描述。该模型在图16.14中以图的 形式描绘。该图能够使我们更清楚地发现,该模型的一个重要方面是在任何两个可 见单元之间或任何两个隐藏单元之间没有直接的相互作用(因此称为 ‘‘受限'',一般 的玻尔兹曼机可以具有任意连接。。 对 RBM 结构的限制产生了良好的属性 P(h | V) = P(hi | V) (16.11) 以及 独立的条件分布很容易计算。对于二元的受限玻尔兹曼机,我们可以得到: P(hi = 1 | V) = σ (vT W:,i + b", P(hi = 0 | V) = 1 — σ(Vτ W:,i + bi). 结合这些属性可以得到高效的块吉布斯采样(block Gibbs Sampling ),它在同时采 样所有 h 和同时采样所有 V 之间交替。 RBM 模型通过 GibbS 采样产生的样本展示 在图 16.15中。 由于能量函数本身只是参数的线性函数,很容易获取能量函数的导数。例如, ? Ciw E(V, h) = -Vihj. (16?15) 这两个属性,高效的 GibbS 采样和导数计算,使训练过程变得非常方便。在第十 八章中,我们将
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