受限玻尔兹曼机 

包含三个可见单元和四个隐单元的受限玻兹曼机示意图(不包含偏置节点)

受限玻尔兹曼机(英語:restricted Boltzmann machine, RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基英语Paul Smolensky于1986年命名为簧风琴(Harmonium)[1],但直到杰弗里·辛顿及其合作者在2000年代中叶发明快速学习算法后,受限玻兹曼机才变得知名。受限玻兹曼机在降维[2]分类[3]协同过滤[4]特征学习[5]主题建模[6]中得到了应用。根据任务的不同,受限玻兹曼机可以使用监督学习无监督学习的方法进行训练。

正如名字所提示的那样,受限玻兹曼机是一种玻兹曼机的变体,但限定模型必须为二分图。模型中包含对应输入参数的输入(可见)单元和对应训练结果的隐单元,图中的每条边必须连接一个可见单元和一个隐单元。(与此相对,“无限制”玻兹曼机包含隐单元间的边,使之成为循环神经网络。)这一限定使得相比一般玻兹曼机更高效的训练算法成为可能,特别是基于梯度的对比分歧(contrastive divergence)算法[7]

受限玻兹曼机也可被用于深度学习网络。具体地,深度信念网络可使用多个RBM堆叠而成,并可使用梯度下降法反向传播算法进行调优[8]

  1. ^ Smolensky, Paulgengxin. Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory. Rumelhart, David E.; McLelland, James L. (编). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations (PDF). MIT Press. 1986: 194–281 [2014-09-16]. ISBN 0-262-68053-X. (原始内容 (PDF)存档于2013-06-13). 
  2. ^ G. E. Hinton, R. R. Salakhutdinov. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks. Science. 2006-07-28, 313 (5786): 504–507 [2018-04-02]. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.1127647. (原始内容存档于2018-03-20) (英语). 
  3. ^ Hugo Larochelle, Yoshua Bengio. Classification using discriminative restricted Boltzmann machines. ACM: 536–543. 2008-07-05 [2018-04-02]. ISBN 9781605582054. doi:10.1145/1390156.1390224. 
  4. ^ Salakhutdinov, R.; Mnih, A.; Hinton, G. Restricted Boltzmann machines for collaborative filtering. Proceedings of the 24th international conference on Machine learning - ICML '07: 791. 2007. ISBN 9781595937933. doi:10.1145/1273496.1273596. 
  5. ^ Coates, Adam; Lee, Honglak; Ng, Andrew Y. An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning (PDF). International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). 2011 [2014-09-16]. (原始内容 (PDF)存档于2013-05-10). 
  6. ^ Ruslan Salakhutdinov and Geoffrey Hinton (2010). Replicated softmax: an undirected topic model页面存档备份,存于互联网档案馆). Neural Information Processing Systems 23.
  7. ^ Miguel Á. Carreira-Perpiñán and Geoffrey Hinton (2005). On contrastive divergence learning. Artificial Intelligence and Statistics.
  8. ^ Hinton, G. Deep belief networks. Scholarpedia. 2009, 4 (5): 5947. Bibcode:2009SchpJ...4.5947H. doi:10.4249/scholarpedia.5947. 



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