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RBM-on-Classification: 分类中的RBM应用

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简介：
简介：本文介绍了RBM-on-Classification模型，深入探讨了受限玻尔兹曼机在分类问题上的创新性应用，展示了其在机器学习领域的独特价值。 RBM-on-Classification 是一个使用受限玻尔兹曼机（RBM）进行分类的项目，包含源代码和数据集，并且独立于任何工具箱。该项目包括仿真、图像以及各种有用的数据处理函数。

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  • RBM-on-Classification: 分类中的RBM应用
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    简介：本文介绍了RBM-on-Classification模型，深入探讨了受限玻尔兹曼机在分类问题上的创新性应用，展示了其在机器学习领域的独特价值。 RBM-on-Classification 是一个使用受限玻尔兹曼机（RBM）进行分类的项目，包含源代码和数据集，并且独立于任何工具箱。该项目包括仿真、图像以及各种有用的数据处理函数。
     
  • Continuous-RBM: Python中连续RBM的展示
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    Continuous-RBM 是一个Python项目，展示了如何实现和使用连续型限制玻尔兹曼机（Continuous Restricted Boltzmann Machine, Continuous RBM），为机器学习研究者提供了一个实用的学习工具。 在Python中演示连续RBM（Restricted Boltzmann Machine）的实现。这段文字主要是介绍如何使用Python语言来展示连续型受限玻尔兹曼机的工作原理和应用方法。
     
  • Python中的RBM
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    Python中的RBM（受限波尔兹曼机）是一种用于训练神经网络的二层图形模型。在Python中利用如Theano或TensorFlow库可以高效地实现和应用这种算法，广泛应用于特征学习与降噪处理等领域。 将matlab代码中的rbmBB部分改写成Python代码。由于原链接和其他联系信息已被移除，请参考原始的matlab实现来完成转换工作。在进行翻译的过程中，需要确保保留原有的功能和逻辑，并尽量采用符合Python编程习惯的方式来重写。 具体步骤如下： 1. 仔细阅读并理解给定的matlab代码。 2. 根据Python的习惯和语法将代码逐行转换为等效的Python版本。 3. 测试新编写的Python代码，确保其正确性和效率。
     
  • PyTorch-RBM：在PyTorch中实现的受限玻尔兹曼机(RBM)
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    PyTorch-RBM是一款基于PyTorch框架的开源Python库，用于高效地训练和使用受限玻尔兹曼机（RBM），支持深度学习中的特征学习与建模任务。 该项目使用PyTorch实现了受限玻尔兹曼机（RBM）。我们的实现包括动量、权重衰减、L2正则化以及CD-k对比散度，并支持CPU和GPU（CUDA）计算。此外，我们提供了一个示例文件，将模型应用于MNIST数据集。该示例训练了RBM，使用训练后的模型从图像中提取特征，并最终利用基于SciPy的逻辑回归进行分类，达到了92.8%的分类精度（这显然不是前沿模型）。
     
  • 实用的MATLAB编写的RBM
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    本项目提供了一种实用的MATLAB实现方案，用于构建和训练受限玻尔兹曼机(RBM)，适用于机器学习领域的特征学习与深度网络预训练。 这是Hinton写的关于RBM的程序，内容详细且实用。
     
  • Python中RBM的代码实现
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    本项目提供了一个简洁而高效的Python代码实现，用于演示受限玻尔兹曼机(RBM)的基本原理和训练过程。适合初学者学习与实践深度学习基础算法。 RBM的Python代码实现允许调整隐含层和输入层的数量，并支持训练权重。
     
  • DBN_Learning: 利用深度RBM进行多分类模型的构建
    优质
    DBN_Learning介绍了一种基于深层受限玻尔兹曼机(RBM)的技术，用于高效地构建和训练多分类模型，旨在提高大规模数据集上的分类精度。 基于RBM的深度学习算法利用多层RBM模型实现二分类任务。当前采用的是包含两层RBM的设计，且特征输入仅为8维，效果不尽如人意。功能框架包括：DBN.py（深度学习主框架），负责数据输入、sigmoid转换、RBM堆叠及softmax输出；RBM.py（定义了RBM结构及其gibbs采样和交叉熵误差验证）；dA.py（降噪自动编码器，目前仍在研究中）；SdA.py（堆叠式降噪自动编码器，同样还在探索阶段）；HiddenLayer.py（处理权重计算与更新的隐层模块）以及util.py（执行softmax函数以进行输出）。此外还有一个normal_8.py用于输入数据归一化至[0,1]区间。训练和测试分别使用train.txt和text.txt文件中的数据集。该算法还涉及基于复杂语言网络的文本分类，包括生成语言网络及提取其特征两部分工作，并采用了twenty-news-group作为基础数据集进行实验研究。
     
  • RBM训练解析详解
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    本文章深入剖析了Restricted Boltzmann Machines (RBM) 的训练过程，详细解释了其背后的原理与技术细节，并提供了实用的应用示例。 自我感觉这已经是目前为止关于RBM最好的教程了。
     
  • Matlab-RBM学习资料.rar
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    本资源包包含有关使用MATLAB进行受限玻尔兹曼机（RBM）学习的相关资料和代码示例，适用于研究与教学。 使用MATLAB实现RBM（受限玻尔兹曼机）的学习过程涉及编写代码来模拟神经网络中的这一特定模型。这通常包括定义权重矩阵、偏置项以及通过随机梯度下降等方法进行参数更新的步骤。为了训练RBM，还需计算输入数据与隐藏单元之间的概率分布，并迭代调整以最小化误差函数或最大化似然性。整个过程需要细致地理解RBM的工作原理及其在深度学习中的应用价值。
     
  • MATLAB中的受限玻尔兹曼机(RBM)
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    本篇介绍在MATLAB环境下实现受限玻尔兹曼机（RBM）的方法和技巧，包括其原理、构建及应用案例。 A Matlab implementation of a restricted Boltzmann machine that can generate samples.