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boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法(已修改)

2025-01-16 14:36 本頁面
 

【正文】 智能中國網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持 Boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法 概述 ?Ackley、 Hinton等人以模擬退火思想為基礎(chǔ),對 Hopfield模型引入了隨機(jī)機(jī)制,提出了 Boltzmann機(jī)。 Geoffrey Hinton David H. Ackley 概述 ?Boltzmann機(jī)是第一個(gè)受統(tǒng)計(jì)力學(xué)啟發(fā)的多層學(xué)習(xí)機(jī),它是一類典型的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),屬于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型 ?其命名來源于 Boltzmann在統(tǒng)計(jì)熱力學(xué)中的早期工作和網(wǎng)絡(luò)本身的動(dòng)態(tài)分布行為 ?Boltzmann機(jī)結(jié)合 BP網(wǎng)絡(luò)和 Hopfield網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法和動(dòng)態(tài)運(yùn)行機(jī)制的優(yōu)點(diǎn),是建立在 Hopfield網(wǎng)基礎(chǔ)上的,具有學(xué)習(xí)能力,能夠通過一個(gè)模擬退火過程尋求解答。不過,其訓(xùn)練時(shí)間比 BP網(wǎng)絡(luò)要長。 Boltzmann機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?Boltzmann機(jī)由輸入部、輸出部和中間部構(gòu)成 中間部顯見神經(jīng)元輸入部輸出部隱見神經(jīng)元 Boltzmann機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?輸入部和輸出部神經(jīng)元統(tǒng)稱為顯見神經(jīng)元,是網(wǎng)絡(luò)與外部環(huán)境進(jìn)行信息交換的媒介,中間部的神經(jīng)元稱為隱見神經(jīng)元,它們通過顯見神經(jīng)元與外界進(jìn)行信息交換 ?每一對神經(jīng)元之間的信息傳遞是雙向?qū)ΨQ的,即 而且自身無反饋,即 。 ?顯見神經(jīng)元將被外部環(huán)境 “ 約束 ” 在某一特定的狀態(tài),而中間部隱見神經(jīng)元?jiǎng)t不受外部環(huán)境約束。 ij jiww? 0iiw ? Boltzmann機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?Boltzmann機(jī)神經(jīng)元模型 ?每個(gè)神經(jīng)元的興奮或抑制具有隨機(jī)性,其概率取決于神經(jīng)元的輸入 ?圖中 vj表示神經(jīng)元 j 的輸出 1v2vivnv1 jw2 jwijwinwjujjbjpjv Boltzmann機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?Boltzmann機(jī)神經(jīng)元模型 ?每個(gè)神經(jīng)元的興奮或抑制具有隨機(jī)性,其概率取決于神經(jīng)元的輸入 ?圖中 vi表示神經(jīng)元 i的輸出 nv2v1vijwiuib ipiv2iwjvinw1iw??nv2v1vijwiuib ipiv2iwjvinw1iw??ijnjiji bvwu ?? ?? 11,( ) ( )Ni i j j jj j iH t w u t b?????ijnjiji bvwtu ?? ?? 1)( Boltzmann機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?神經(jīng)元的全部輸入信號(hào)的總和由下
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