3

我想使用受限玻尔兹曼机进行模式识别。我注意到它们实际上用于查找模式中的分布而不是模式识别。我查看了以下论文：http ://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/uai_crbms.pdf ，它似乎使用了 RBM 的扩展，称为 ConditionalRBM。我想实现这一点。我已经使用 Contrastive Divergence 来实现 RBM，为了简单起见，我想坚持使用 CRBM。这篇论文的重点是用更准确的算法代替对比分歧。

根据我在论文中看到的，我现在需要创建三个权重矩阵（因为现在我还必须包含分类向量）（参见论文中的图 1），我不确定如何更新它们中的每一个（即如何创建将影响矩阵变化的向量。）

有人可以为我澄清这一点或建议使用我已经实现的简单 RBM 进行分类的算法吗？

谢谢。

4

1 回答 1

1

我发现以下文件澄清了这个问题：http ://uai.sis.pitt.edu/papers/11/p463-louradour.pdf 。这里的海报也很有帮助，特别是对于实施：http ://www.dmi.usherb.ca/~larocheh/publications/drbm-mitacs-poster.pdf 。除了使用 3 个权重矩阵，使用 2 个就足够了，一个用于分类向量，一个用于实际模式。

激活概率的公式会改变，但想法是一样的。

于 2012-12-28T09:32:13.303 回答