深度学习读书笔记 三． 限制波尔兹曼机 3.1 限制波尔兹曼机（RBM） 使用方法 3.1.1 RBM 的使用说明 3.1.2 RBM 的用途 3.2 限制波尔兹曼机（RBM）能量模型 3.2.1 能量模型定义 3.2.2 能量模型作用 3.3 从能量模型到概率 3.3.1 从能量函数到概率

Java实现的受限玻尔兹曼机（RBM）。不知道RBM为何物的童鞋可搜索“Deep learning”。这个方向目前很热门。 1、控制台界面，主入口是Test.java 2、训练算法为基本的对比散度法（CD1）。 3、作为演示，Test.java用七段数码显示管的数据对RBM进行了训练。大约在35000次训练后收敛。

关于RBM受限玻尔兹曼机的一篇学习文献。感觉作者还是讲得比较好的就共享一下了

dbn matlab代码神经网络 神经网络实施MATLAB（RBM，DBN，DNN） 在该项目中，从RBM结构实现了神经网络： 受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，可以学习其输入集上的概率分布。 然后，实现一个DBN： 在机器学习中，深度信念网络（DBN）是一个生成的图形模型，或者是一类深度神经网络，由多层潜在变量（“隐藏单元”）组成，各层之间存在连接，但内部各层之间没有连接每层。 最后，从前两个实现中实现了深度神经网络。 MNIST数据集用于测试DNN。 MATLAB代码从“脚本”生成CSV，这些脚本用于使用R绘制一些精美的图。 该代码分为3部分： 第1部分：RBM学习->从RBM（字母数字）生成图像； 第2部分：DBN学习->从DBN（字母数字）生成图像； 第3部分：DNN学习（预训练）->比较预训练DNN和随机初始化DNN的错误率。

对于深度学习中RBM和DBM进行细致的分析有助于深度学习入门。

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受限玻尔兹曼机RBM，这个PPT制作了关于受限玻尔兹曼机的一些基本知识，可供先做RBMPPT的人参考

本文包括RBM的所有基础知识。代码可以见hinton的文章 玻尔兹曼机（BMS）是一种特殊的对数线性马尔可夫随机场（MRF）的形式，即，其能量函数在其自由参数的线性空间里。使他们强大到足以代表复杂的分布，我们考虑到一些变量是没有观察到（他们称为隐藏）。通过更多的隐藏变量（也称为隐藏的单位），我们可以增加的玻尔兹曼机的建模能力（BM）。受限玻尔兹曼机进一步限制BMS中那些可见-可见和隐藏-隐藏的连接。本文是一个RBM的描述。

张量流 深度玻纤编码器的分层预训练的受限玻尔兹曼机的Tensorflow实现。 这是的分支，并进行了一些更正和改进。 受限玻尔兹曼机是一种遗留机器学习模型，不再在任何地方使用。 该存储库仅具有历史和教育价值。 我已经使用更新了代码以在现代系统上运行，但是我将不再维护它。 安装 git clone https://github.com/meownoid/tensorfow-rbm.git cd tensorfow-rbm python -m pip install -r requirements.txt python setup.py 例子 Bernoulli-Bernoulli RBM适用于Bernoulli分布的二进制输入数据。 例如，MNIST。 要训​​练模型，只需构造tf.data.Dataset其中包含形状为(n_visible,)向量(n_visible,)并将其传递给fi

概述 这是用Python编写的 RBM 学习算法的简单实现，它使用numpy包来加速矩阵计算。 路线 要使用默认参数在 MNIST 数据集上运行 RBM 学习算法，请键入 python rbm.py 否则您可以自己指定所有参数 python rbm.py 这将在训练示例上训练 RBM，然后尝试在给定学习权重的情况下重建测试图像。 原始测试图像和重建的测试图像都将保存在Output/文件夹中。 依赖关系 请注意，此项目需要 Python 3.x 才能运行。 它还需要numpy包。