pythonで制約ボルツマンマシン実装 - Qiita
はじめに こんにちは @ta-ka です． この記事は 数学とコンピュータⅡ Advent Calendar 2017 の25日目の記事です． pythonで制約ボルツマンマシンを実装しました． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに 制約ボルツマンマシン ボルツマン分布 条件付き分布 対数尤度関数 パラメータ更新 CD法 実装 結果 おわりに 下図のような構造を持つ無向グラフを考えます． $v_{i}$ を可視変数，$h_{j}$ を隠れ変数と呼び，$v_{i}, h_{j}$ は $0$ か $1$ の値をとります． ボルツマン分布 ボルツマン分布を下式で定義します． 指数部分の値が大きいほど，$\boldsymbol v, \boldsymbol h$ の生起確率が高くなるような分布です． \begin{align} p(\boldsymbol v, \bol
制限付きボルツマンマシンの初心者向けガイド | POSTD
目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル：Deeplearning4jを使ったIrisで制限付きボルツマンマシンを起動する パラメータ及びkについて 連続的なRBM 結論及び次のステップ 定義と構造 Geoff Hintonによって開発された制限付きボルツマンマシン（RBM）は、次元削減、分類、 回帰 、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。（RBMなどの ニューラルネットワーク がどのように使われるか、さらに具体的な例を知りたい方は ユースケース のページをご覧ください。） 制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならまずここから取り組むのがよいでしょう。以下の段落では、図と簡単な文章で、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。 RBMとは浅い2層のニューラルネットであり、ディープビリーフネッ
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かんたん！制限付きボルツマンマシン コントラスティブ・ダイバージェンス（Contrastive Divergence）法[Deep Learningシリーズ]｜Memeplexes
