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玻尔兹曼机

玻尔兹曼机(英語:Boltzmann machine)是随机神经网络循环神经网络的一种,由加拿大計算機科學家杰弗里·辛顿和美國計算機科學家特里·谢泽诺斯基英语Terry Sejnowski在1985年发明。

玻尔兹曼机的图像表示. 每条无向边都表示一对依赖关系. 在这个例子中有三个隐藏节点和四个可见节点,它并不是一个约束玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine).

玻尔兹曼机可被视作随机过程的,可生成的相应的霍普菲尔德神经网络。它是最早能够学习内部表达,并能表达和(给定充足的时间)解决复杂的组合优化问题的神经网络。但是,没有特定限制连接方式的玻尔兹曼机目前为止并未被证明对机器学习的实际问题有什么用。所以它目前只在理论上显得有趣。然而,由于局部性和训练算法的赫布性质,以及它们和简单物理过程相似的并行性,如果连接方式是受约束的(即受限玻爾茲曼機),学习方式在解决实际问题上将会足够高效。

它由玻尔兹曼分布得名。该分布用于玻尔兹曼机的抽样函数。

延伸阅读

  • Hinton, G. E.; Sejnowski, T. J. D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, and the PDP Research Group , 编. (PDF). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Volume 1: Foundations (Cambridge: MIT Press). 1986: 282–317. (原始内容 (PDF)存档于2010-07-05). 
  • Hinton, G. E. Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence (PDF). Neural Computation. 2002, 14 (8): 1771–1800 [2015-11-29]. PMID 12180402. doi:10.1162/089976602760128018. (原始内容 (PDF)于2016-03-03). 
  • Hinton, G. E.; Osindero, S.; Teh, Y. A fast learning algorithm for deep belief nets (PDF). Neural Computation. 2006, 18 (7): 1527–1554 [2015-11-29]. PMID 16764513. doi:10.1162/neco.2006.18.7.1527. (原始内容 (PDF)于2015-12-23). 

外部链接

  • Scholarpedia article by Hinton about Boltzmann machines (页面存档备份,存于互联网档案馆
  • Talk at Google by Geoffrey Hinton (页面存档备份,存于互联网档案馆

玻尔兹曼机, 英語, boltzmann, machine, 是随机神经网络和循环神经网络的一种, 由加拿大計算機科學家杰弗里, 辛顿和美國計算機科學家特里, 谢泽诺斯基, 英语, terry, sejnowski, 在1985年发明, 的图像表示, 每条无向边都表示一对依赖关系, 在这个例子中有三个隐藏节点和四个可见节点, 它并不是一个约束, restricted, boltzmann, machine, 可被视作随机过程的, 可生成的相应的霍普菲尔德神经网络, 它是最早能够学习内部表达, 并能表达和, 给定充足. 玻尔兹曼机 英語 Boltzmann machine 是随机神经网络和循环神经网络的一种 由加拿大計算機科學家杰弗里 辛顿和美國計算機科學家特里 谢泽诺斯基 英语 Terry Sejnowski 在1985年发明 玻尔兹曼机的图像表示 每条无向边都表示一对依赖关系 在这个例子中有三个隐藏节点和四个可见节点 它并不是一个约束玻尔兹曼机 restricted Boltzmann machine 玻尔兹曼机可被视作随机过程的 可生成的相应的霍普菲尔德神经网络 它是最早能够学习内部表达 并能表达和 给定充足的时间 解决复杂的组合优化问题的神经网络 但是 没有特定限制连接方式的玻尔兹曼机目前为止并未被证明对机器学习的实际问题有什么用 所以它目前只在理论上显得有趣 然而 由于局部性和训练算法的赫布性质 以及它们和简单物理过程相似的并行性 如果连接方式是受约束的 即受限玻爾茲曼機 学习方式在解决实际问题上将会足够高效 它由玻尔兹曼分布得名 该分布用于玻尔兹曼机的抽样函数 延伸阅读 编辑Hinton G E Sejnowski T J D E Rumelhart J L McClelland and the PDP Research Group 编 Learning and Relearning in Boltzmann Machines PDF Parallel Distributed Processing Explorations in the Microstructure of Cognition Volume 1 Foundations Cambridge MIT Press 1986 282 317 原始内容 PDF 存档于2010 07 05 Hinton G E Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence PDF Neural Computation 2002 14 8 1771 1800 2015 11 29 PMID 12180402 doi 10 1162 089976602760128018 原始内容存档 PDF 于2016 03 03 Hinton G E Osindero S Teh Y A fast learning algorithm for deep belief nets PDF Neural Computation 2006 18 7 1527 1554 2015 11 29 PMID 16764513 doi 10 1162 neco 2006 18 7 1527 原始内容存档 PDF 于2015 12 23 外部链接 编辑Scholarpedia article by Hinton about Boltzmann machines 页面存档备份 存于互联网档案馆 Talk at Google by Geoffrey Hinton 页面存档备份 存于互联网档案馆 An Introduction to Restricted Boltzmann Machines Asja Fischer and Christian Ige 取自 https zh wikipedia org w index php title 玻尔兹曼机 amp oldid 76074320, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,

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