深度学习方法:受限玻尔兹曼机RBM(四)对比散度contrastive divergence,CD
来源:互联网 发布:达内 专业硕士java 编辑:程序博客网 时间:2024/05/09 05:56
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上篇讲到,如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢,本篇中介绍一下对比散度contrastive divergence, CD算法。
我们希望得到
CD算法大概思路是这样的,从样本集任意一个样本
得到样本
上述近似的含义是说,用一个采样出来的样本来近似期望的计算。到这里,我们就可以计算
其中,
记
OK, 有了CD-k算法,我们也可以总结RMB整个算法了[7],
好,到这里基本讲完了,还有一些细节trick,是不在RBM本身范畴的,在实现的时候可以具体参考[2]。后面有时间再补一篇关于RBM代码的解读。
参考资料
[1] http://www.chawenti.com/articles/17243.html
[2] 张春霞,受限波尔兹曼机简介
[3] http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/27/2984725.html
[4] http://deeplearning.net/tutorial/rbm.html
[5] Asja Fischer, and Christian Igel,An Introduction to RBM
[6] G.Hinton, A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines
[7] http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937
[8] G.Hinton, Training products of experts by minimizing contrastive divergence, 2002.
[9] Bengio, Learning Deep Architectures for AI, 2009
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