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  • 能量函数的定义

    千次阅读 2019-04-15 20:49:07
    将待聚类的事物看成一个系统,事物之间的相异程度看成系统元素间的能量,当能量达到一定程度时,事物就形成一个新的类,表示系统需要重新分类。聚类过程中要求每个事物属于一个类,每个簇中不存在能量大于阈值的系统...

    将待聚类的事物看成一个系统,事物之间的相异程度看成系统元素间的能量,当能量达到一定程度时,事物就形成一个新的类,表示系统需要重新分类。聚类过程中要求每个事物属于一个类,每个簇中不存在能量大于阈值的系统,不同的簇中不存在能量小于阈值的的系统。

    理解:

    1. 物理解释:大自然的规律,能量越小越稳定,因此自然的变化都是朝着能量小的方向进行的。
    2. 由于 1 的解释,所以我们有了一个求极小值的科学根据,为啥求它极小呢?因为能量呀……这样的说法可以说也比较严谨,但是对于初学者来说,应该是一头雾水,迷迷瞪瞪的了。这里不妨我就不严谨地下个结论,我们所求的能量函数以及能量最小其实就是一个逼近,逼得越近那么我们的方差也就越小,这里也就可以说我们用了最小二乘法。(最小二乘就是求两个点的差,然后平方,使一堆点到一堆对应点的总距离最小)
    3. 看完 2 估计你还是不太清楚,这么说吧,构建能量函数就是我们用方程的最小值来描述我们想要达到的实际效果,并且在得到最小值时我们所求得的参数就是我们想要得到的最优解。
      例如:我们想让一个点移到图像边缘上,那么我们求图像每个点对应的梯度,当我们的初始点经过迭代 (X+\Delta X, y + \Delta y)以后,落到了边缘点上,那么我们的梯度达到最大,此时我们就把点移到了图像边缘上。你可能会问了,我们是要找能量最小,又不是能量最大,好吧,你在梯度前面加个负号吧,这样是不是就是最小了。
    4. 其实形式是千变万化的,比如我们在做正则化时,其实加入的正则项就是这样,求真实值与预期值的最小二乘,当真实值与预期距离变小时,最小二乘的值也就随之变小了,这也就是说整个方程趋于能量减小的方向。

     

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  • 能量函数在神经网络中的意义

    万次阅读 2015-11-26 15:55:26
    能量函数(energy function)一开始在热力学中被定义,用于描述系统的能量值,当能量值达到最小时系统达到稳定状态。 在神经网络(Neural Network)中,在RBM中被首次使用。在RBM中,输入层v和隐藏层h之间的能量函数...

    能量函数(energy function)一开始在热力学中被定义,用于描述系统的能量值,当能量值达到最小时系统达到稳定状态。
    在神经网络(Neural Network)中,在RBM中被首次使用。在RBM中,输入层v和隐藏层h之间的能量函数定义为:

    E(v,h)=ivaivi+jhbjhj+iv,jhvihjwij

    将a,v,b,h和w向量表示成矩阵,这个式子可以简化为
    E(v,h)=A×V+B×H+V×W×H

    A,B,W都是权重矩阵,从式中可以看出,这个能量函数为V和H的加权与VH的加权和。在后续的步骤中,v和h的联合概率为p(v,h)=1zeE(v,h),其中z为归一化因子。训练的目的为使得联合概率尽量大,即能量函数尽量小。从这个角度出发,能量函数的意义与热力学相同,能量函数值越小,系统趋于稳定。所以能量函数是反映系统稳定程度的参考指标,在这个意义上与代价函数(cost function)相似。
    Bengio 大牛在其 2003年的JMLR 论文中的未来工作一段,他提了一个能量函数,把输入向量和输出向量统一考虑,并以最小化能量函数为目标进行优化。在这个意义上,能量函数和代价函数本质上是一样的。
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  • 去年 6 月份写的博文《Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读》是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂。近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记...

            
           去年 6 月份写的博文Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂。近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充。


     目录链接

    (一)预备知识

    (二)网络结构

    (三)能量函数和概率分布

    (四)对数似然函数

    (五)梯度计算公式

    (六)对比散度算法

    (七)RBM 训练算法

    (八)RBM 的评估




    作者: peghoty 

    出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168989

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  • 能量函数

    千次阅读 2017-03-24 11:20:08
    能量函数是描述整个系统状态的一种测度,系统越有序或概率分布越集中,系统的能量越小。反之,系统越无序或趋于均匀分布,则系统的能量越大。能量函数的最小值,对应于系统的最稳定状态。
    能量函数是描述整个系统状态的一种测度,系统越有序或概率分布越集中,系统的能量越小。反之,系统越无序或趋于均匀分布,则系统的能量越大。能量函数的最小值,对应于系统的最稳定状态。能量函数

    能量函数

    能量函数

    能量函数

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  • 神经网络中的能量函数

    千次阅读 2017-01-03 09:42:27
    能量函数(energy function)一开始在热力学中被定义,用于描述系统的能量值,当能量值达到最小时系统达到稳定状态。  在神经网络(Neural Network)中,在RBM中被首次使用。在RBM中,输入层v和隐藏层h之间的能量函数...
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  • 写一下对能量函数的理解

    千次阅读 2018-04-24 21:16:49
    1.物理解释:大自然的规律,能量越小越稳定,...这里不妨我就不严谨地下个结论,我们所求的能量函数以及能量最小其实就是一个逼近,逼得越近那么我们的方差也就越小,这里也就可以说我们用了最小二乘法。(最小二...
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    2014-12-17 18:55:00
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  • 相信这本书有的人应该不多吧,哈哈。搞能量函数的可以下载看看,不错的
  • DL:受限波尔兹曼机(RBM)能量模型

    千次阅读 2015-10-31 14:24:16
    限制波尔兹曼机(RBM)能量模型 1、能量模型定义 能量模型是个什么样的东西呢?直观上的理解就是,把一个表面粗糙又不太圆的小球,放到一个表面也比较粗糙的碗里,就随便往里面一扔,看看小球停在碗 的哪个地方...
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    千次阅读 2016-12-19 22:09:01
    能量函数在神经网络中的含义能量函数(energy function)一开始在热力学中被定义,用于描述系统的能量值,当能量值达到最小时系统达到稳定状态。 在神经网络(Neural Network)中,在RBM中被首次使用。在RBM中,输入层v...
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  • 基于能量模型的RBM

    千次阅读 2014-03-18 22:41:29
    基于能量的模型和波尔兹曼机 APR 12TH, 2013 | COMMENTS 由于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)是基于限制性玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)的深层网络结构, 所以本文重点...
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  • 导读
  • 几种能量能量平衡方程

    千次阅读 2012-06-23 04:11:50
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    千次阅读 2016-01-19 14:45:25
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    千次阅读 2019-01-31 14:19:49
    基于能量泛函的图像分割方法简介欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容...

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