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基于MATLAB的RBM玻尔兹曼机简易展示程序

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简介：
本项目为一个基于MATLAB开发的简化版RBM（受限波尔兹曼机）演示程序。它旨在通过直观的方式帮助学习者理解这一经典的深度学习模型的工作原理和特性。 一个MATLAB的受限玻尔兹曼机程序可以帮助初学者快速理解RBM模型。

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  • 基于MATLAB的RBM玻尔兹曼机简易展示程序
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    本项目为一个基于MATLAB开发的简化版RBM（受限波尔兹曼机）演示程序。它旨在通过直观的方式帮助学习者理解这一经典的深度学习模型的工作原理和特性。 一个MATLAB的受限玻尔兹曼机程序可以帮助初学者快速理解RBM模型。
     
  • 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.
     
  • 限制型玻尔兹曼机(RBM)
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    限制型玻尔兹曼机（RBM）是一种无向图模型，由可见层和隐藏层构成，常用于深度学习中进行特征学习与概率建模。 受限玻尔兹曼机（RBM）是一种用于无监督学习的神经网络模型。它由两层组成：一层是可见单元，另一层是隐藏单元，并且这两层之间有全连接的关系，而同一层内的节点间没有直接相连。 在训练过程中，RBM通过调整权重和偏置来最大化数据集的概率分布函数，从而实现对输入数据的高效表示。这种模型在特征学习、降维以及生成建模方面有着广泛的应用。 受限玻尔兹曼机的一个重要特性是它可以使用所谓的对比散度算法进行快速有效的训练。此外，RBM还可以通过堆叠多个层来构建深层信念网络（DBN），进一步提升其处理复杂数据模式的能力。
     
  • 关于受限玻尔兹曼机(RBM)的简介及Python实现
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    本文介绍了受限玻尔兹曼机（RBM）的基本概念和工作原理，并通过实例展示了如何使用Python语言进行RBM的实现。 生成式模型的基本理念相似，都是通过一个概率分布来模拟原始数据的分布情况，并使用KL散度计算两个概率分布之间的差异。优化方法通常是最小化对数似然函数，可以采用EM算法或梯度下降等技术实现。 目前表现较好的几种生成模型包括VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）和PixelRNN以及Seq2Seq。相比之下，受限玻尔兹曼机（RBM）则是一种较早提出的基于能量和概率的生成式模型，在这一领域具有奠基性地位。 受限玻尔兹曼机由一个显层和一个隐层构成，这两层之间存在偏置项及权重矩阵W相连。尽管从结构上看与单层神经网络类似，但RBM的独特之处在于它定义了二值状态（即“开启”或“关闭”的形式）来表示各个节点的状态。
     
  • 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）。
     
  • 关于受限玻尔兹曼机(RBM)的学习笔记
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    本学习笔记详细记录了对受限玻尔兹曼机（RBM）的理解与探索过程，包括其理论基础、工作原理及应用实践，旨在帮助读者掌握这一强大的概率图模型。 本资源为玻尔兹曼机RBM学习笔记，内容非常详细。有需要的朋友可以下载。
     
  • 玻尔兹曼机（2-2）.pdf
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    本PDF文档深入探讨了玻尔兹曼机的基本原理及其应用，特别是在机器学习领域中的重要性。通过理论讲解和实例分析，帮助读者理解这一模型的工作机制及优化方法。适合对深度学习和统计物理感兴趣的读者阅读。 模式识别是利用计算机技术和数学方法自动处理并判读各种模式的过程，其中环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的进步，人类能够研究更为复杂的信息处理过程，并且这些过程的一个重要表现形式就是生命体对周围环境及目标的识别能力。该领域的主要研究方向包括图像处理和计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组以及类脑智能等。此外，它还致力于探索人类模式识别机制及其有效的计算方法。
     
  • shan-chen_shanchen.rar_多孔介质_格子玻尔兹曼_玻尔兹曼_matlab
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    本资源包含 Shan-Chen 模型在多孔介质中的应用代码及文档，采用格子玻尔兹曼方法进行模拟，并使用MATLAB编写。适用于研究流体动力学和传热问题。 多孔介质流动程序基于Shan-Chen模型，并采用格子玻尔兹曼理论进行开发。
     
  • 格子玻尔兹曼圆柱绕流研究_基于IBM的MATLAB程序_格子玻尔兹曼方法_圆柱绕流分析
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    本研究运用格子玻尔兹曼方法（LBM）并结合交错网格法（IBM），开发了用于圆柱绕流分析的MATLAB程序，深入探讨其流动特性。 利用MATLAB软件编写的格子玻尔兹曼方法模拟了圆柱绕流问题，并实现了可视化。
     
  • 关于受限玻尔兹曼机的笔记.pdf
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    这份文档是关于受限玻尔兹曼机（RBM）的学习和研究笔记。它涵盖了该模型的基本原理、训练方法及其在深度学习中的应用等关键内容，适合对机器学习和神经网络感兴趣的读者参考。 本段落涵盖了RBM的所有基础知识。玻尔兹曼机（BMS）是一种特殊的对数线性马尔可夫随机场（MRF），其能量函数在其自由参数的线性空间内定义。为了增强它们表示复杂分布的能力，我们引入了未观测到的变量（称为隐藏变量）。通过增加更多的隐藏单元，我们可以提升玻尔兹曼机的建模能力。受限玻尔兹曼机进一步限制了BMS中可见-可见和隐藏-隐藏连接的存在。本段落将详细描述RBM的相关内容。