辛顿的作品：https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=JicYPdAAAAAJ&view_op=list_works AI教父，图灵奖获得者 解决了神经网络的：如何训练，优化器怎么设计，如何防止过拟合（Dropout），如何准备数据集 提出CIFAR-10、ImageNet数据集 知识蒸馏、Layer normalization、初始化和动量
一、前言 大家都知道，深度学习是学习人工智能必不可少的知识点，有着非常非常重要的位置。 我相信很多人都知道这本书，毕竟名气在那里了，不过为了照顾刚入门的小伙伴，迪迦还是给大家介绍一下这本书。 该书为人工智能行业的几位大佬所著，其中囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数
1简介 杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经
1 简介 本文根据1985年Hinton等人写的《A learning algorithm for Boltzmann machines》翻译总结的。即玻尔兹曼机的学习算法。 连接主义认为长期的知识是简单神经单元的连接。关于大脑结构的证据和新的大规模集成电路的潜力促进了连接主义的复兴。 本文描述了一个并行约束满
初次学习LBM计算方法，找到一个比较优秀的用python语言编写的圆柱绕流的实例，对每段代码详细添加了注释，帮助自己总结，也为初学的朋友们提供一点帮助（全部代码在文章最后）。 先放一张结果图像： 1、导入模块，只需要两个 from numpy import * from numpy.linalg import * import matplotli
1引言经典物理学的主角是物质和能量。20 世纪初，爱因斯坦写下E =mc2 ，将质量和能量统一在了一起。而从那之后，一个新角色——信息(Information)——逐渐走向了物理学舞台的中央。信息是关于不确定程度的度量。Shannon 创立信息论的初衷是为了定量化地描述信息的存储和传输。Jaynes 从
全部笔记的汇总贴：《深度学习》花书-读书笔记汇总贴 《深度学习》PDF免费下载：《深度学习》 涉及到的比较多，可以看看这个汇总贴后面的几篇：汇总贴：机器学习-白板推导系列笔记 一、玻尔兹曼机 白板推导系列笔记（二十八）-玻尔兹曼机 二、受限玻尔兹曼机 白板推导系列笔记（二十一）-受限
连续 RBM 连续 RBM 是受限玻尔兹曼机的一种形式，它通过不同类型的对比散度采样接受连续的输入（也就是比整数切割得更细的数字）。这允许 CRBM 处理图像像素或字数向量这类被归一化到 0 到 1 之间的小数的向量。 应该注意，深度学习网络的每一层都需要四个元素：输入、系数、偏置项以
作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168967 作者: peghoty 出处: http:
==================================================================== 结构 标准的受限玻尔兹曼机由二值（布尔/伯努利）隐层和可见层单元组成。权重矩阵 W=(wij)中的每个元素指定了隐层单元 hj和可见层单元 vi之间边的权重。此外对于每个可见层单元 vi有偏置 ai，对每个隐层单元 hj
1.从粒子碰撞模型到玻尔兹曼方程 首先引入一个分布函数f： LBM在推理过程中的思想实际上跟分子动力学模拟(MD)或是SPH算法很类似，只是推导的过程会相对地十分繁琐，且方向不同导致模型在尺度上的适用性也相差十分大。这些模型中的粒子都规定了一个速度空间和位置空间，以及相应的
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 参数学习 3. 对比散度学习算法 由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效 的学习算法,即对比散度(Contr
