Я разработал простую бинарную ограниченную установку Boltzmann Machine, и теперь я хотел бы ее протестировать. (В конечном счете я буду использовать его для DBN, но я бы хотел протестировать самостоят
Может ли кто-нибудь объяснить мне разницу между вычислением производной в RBM с -h_j * x_k и - h_j (x) * x_k? Я нашел исходники с обеих реализаций, и я не уверен, какой из них лучше (и почему?)
Контекст: Я реализую Gaussian Бернулли УОР, это как популярный УКР, но с вещественными видимых блоков. Правда, что процедура выборки скрытых значений p(h=1|v) одинаковы для обоих, т.е. Проблема: Моя п
Я бы хотел (а) использовать RBM в scikit. Я могу определить и обучить RBM, как и многие другие классификаторы. from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
clf = BernoulliRBM(random_state=0, verbo