Introduction to RBM 总结
Introduction to RBM 总结
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Abstract：
- Restricted Boltzmann Machines(RMBs):
- RBM是一种概率图模型，也可以看作是随机神经网络的一种。
- 它可以作为Deep Belief Network的一个构成成分。
- 文章脉络：
- 首先介绍图模型的一些基本概念。
- 接着介绍一些RBM训练算法需要的前置统计知识。
- 最后介绍RBM的结构、学习算法以及一些拓展。
Introduction：
- Boltzmann machines（BMs）
BMs是一个完全一个无向图，它的基本结构是两个部分：hidden neurons与hidden neurons。它可以通过分布中抽样并训练，从而学习到分布。
- Restricted Boltzmann Machines(RMBs)：
相比BMs，它多了一个限制，表示同一个类型的节点之间不存在连接。由此，大大减少了学习过程中的时间消耗，降低了算法的复杂度。
