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本篇博文是对基于能量的模型和波尔兹曼机关于对比散度算法的总结。对比散度算法(ContrastiveDivergence)尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下，需要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率...
基于KL散度、JS散度以及交叉熵的对比.在机器学习中，KL散度,JS散度,交叉熵这三个指标都是比较不好区分差异的，小编在看论文《DetectingRegionsofMaximalDivergenceforSpatio-TemporalAnomalyDetection》时，看到文中提到了这三种方法来比较时间序列中不同区域概率分布的...
对比散度算法(ContrastiveDivergence)尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下，需要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率仍然不高，尤其当观测数据的特征维数较高时。
Hinton大牛的对比散度阅读笔记个人感想：为了看懂这篇论文查了大量资料，感觉很多博客的理解讲得不是很清楚，大多数是关于对比散度在RBM中的应用。后来跟老师讨论了一下感觉已经大致理解了这篇文章的核心思想。另外大部分公式是自己手动敲的，欢迎大家评论转载，哈哈哈哈！
于是，Hinton等人就提出了对比散度算法。.他们的思路是这样的：.马尔可夫链在burn-in之后，每次再向下一个状态转换的时候，分布是不变的。.那么，假设burn-in之后的某一个时刻设为，下一个时刻为，它们分别的分布和与最终平衡的分布之间的KL散度应该...
RBM学习方法当前在对RBM的研究中，典型的学习方法有Gibbs采样(Gibbssampling)算法，变分近似方法(variationalapproach)，对比散度(contrastivedivergence,CD)算法，模拟退火(simulateannealing)算法等。下面对这些方法进行对比。1、Gibbs采样
为了给对比散度算法的进一步优化提供理论指导,尝试从理论上分析对比散度算法的收敛性.首先从仅含4个结点的玻尔兹曼机入手,利用单纯形表征模型的概率空间,以及流形表征概率空间与模型参数的关系,形象地表示了对比散度算法和极大似然算法的收敛过程,并从理论上推导出对比散度算法的收敛集...
A.引入A.引入深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。1.监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。2.…
前言:本文将围绕最近一些在图上自监督学习的论文，对其中“ContrastiveLearning”的内容进行一些解读，包括一些自监督学习的思路。主要论文具体信息如下：第一篇论文为2020的一篇综述(论文链接)，论文的第一作…
对比散度算法(ContrastiveDivergence)尽管利用Gibbs采样，咱们能够获得对数似然函数关于未知参数梯度的近似，可是一般状况下，须要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率仍然不高，尤为当观测数据的特征维数较高时。.2002年Hinton提出了RBM的一个快速学习算法...
本篇博文是对基于能量的模型和波尔兹曼机关于对比散度算法的总结。对比散度算法(ContrastiveDivergence)尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下，需要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率...
基于KL散度、JS散度以及交叉熵的对比.在机器学习中，KL散度,JS散度,交叉熵这三个指标都是比较不好区分差异的，小编在看论文《DetectingRegionsofMaximalDivergenceforSpatio-TemporalAnomalyDetection》时，看到文中提到了这三种方法来比较时间序列中不同区域概率分布的...
对比散度算法(ContrastiveDivergence)尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下，需要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率仍然不高，尤其当观测数据的特征维数较高时。
Hinton大牛的对比散度阅读笔记个人感想：为了看懂这篇论文查了大量资料，感觉很多博客的理解讲得不是很清楚，大多数是关于对比散度在RBM中的应用。后来跟老师讨论了一下感觉已经大致理解了这篇文章的核心思想。另外大部分公式是自己手动敲的，欢迎大家评论转载，哈哈哈哈！
于是，Hinton等人就提出了对比散度算法。.他们的思路是这样的：.马尔可夫链在burn-in之后，每次再向下一个状态转换的时候，分布是不变的。.那么，假设burn-in之后的某一个时刻设为，下一个时刻为，它们分别的分布和与最终平衡的分布之间的KL散度应该...
RBM学习方法当前在对RBM的研究中，典型的学习方法有Gibbs采样(Gibbssampling)算法，变分近似方法(variationalapproach)，对比散度(contrastivedivergence,CD)算法，模拟退火(simulateannealing)算法等。下面对这些方法进行对比。1、Gibbs采样
为了给对比散度算法的进一步优化提供理论指导,尝试从理论上分析对比散度算法的收敛性.首先从仅含4个结点的玻尔兹曼机入手,利用单纯形表征模型的概率空间,以及流形表征概率空间与模型参数的关系,形象地表示了对比散度算法和极大似然算法的收敛过程,并从理论上推导出对比散度算法的收敛集...
A.引入A.引入深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。1.监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。2.…
前言:本文将围绕最近一些在图上自监督学习的论文，对其中“ContrastiveLearning”的内容进行一些解读，包括一些自监督学习的思路。主要论文具体信息如下：第一篇论文为2020的一篇综述(论文链接)，论文的第一作…
对比散度算法(ContrastiveDivergence)尽管利用Gibbs采样，咱们能够获得对数似然函数关于未知参数梯度的近似，可是一般状况下，须要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率仍然不高，尤为当观测数据的特征维数较高时。.2002年Hinton提出了RBM的一个快速学习算法...
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