Jan, 2014

利用高斯 - 二元受限玻尔兹曼机模拟自然图像统计

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TL;DR本文从密度模型的角度出发，对高斯 - 二进制受限玻尔兹曼机（GRBM）进行理论分析，展示了 GRBM 的一些性能和限制，讨论了训练算法的几个关键点，并与其他改进的模型进行了比较。
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发现论文，激发创造
  • 限制玻尔兹曼机的拓扑洞察

    本文从网络科学的角度，提出了一种基于小世界和无标度网络拓扑结构的约束 Restricted Boltzmann Machines 模型，它能够大大减少权重数量，提高生成能力，而不增加计算成本。

    Apr, 2016

  • 不含泪的高斯 - 伯努利受限玻尔兹曼机

    我们提出了一种新颖的 Gibbs-Langewin 采样算法和改进的对比散度算法，可用于训练 Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machines (GRBMs)。实验结果表明，我们的方法可以有效地训练 GRBMs，并且与深层生成模型进行了直接比较。

    Oct, 2022

  • 受限玻尔兹曼机的几何形态

    本文从代数统计学和热带几何的角度研究了基于完全二分图的 restricted Boltzmann machine 模型及其可识别性和维数，得出了该模型的计算和解码方法和与线性门限函数的联系。

    Aug, 2009

  • 离散受限玻尔兹曼机

    介绍了离散受限玻尔兹曼机，其是一种具有双分区交互的可视和隐藏离散变量的概率图模型，阐述了这些模型中的推断函数和分布式表示，以及它们在所述可视状态的任何概率分布上逼近任何给定精度的隐藏变量数量的界限，并使用代数方法和编码理论计算其维度。

    Jan, 2013

  • 神经玻尔兹曼机

    介绍了一种新型条件生成模型（Neural Boltzmann Machines），可以很好地解决噪声离散或连续数据，使用随机梯度下降法进行训练，尤其在正常分布数据方面表现优越。

    May, 2023

  • 一种基于生成式受限玻尔兹曼机的高维动作数据建模方法

    本文提出了在 RBMs 的能量函数中引入另一项以显式地建模输入数据中的局部空间交互作用，以建模全局动态和本地空间交互作用的理论扩展，通过提出的学习方法，在两个计算机视觉应用程序上评估了改进的 RBM 模型：面部表情识别和人体动作识别，并在基准数据库上展示了所提出算法的有效性。

    Oct, 2017

  • 基于结构的受限玻尔兹曼机图像去噪与分类

    本文介绍的结构受限玻尔兹曼机（Structural Restricted Boltzmann Machine）模型针对图像建模的应用，通过限制隐层单元与可见层子集的连接来显著降低可训练参数数量，而不会影响性能。通过对多个图像域进行广泛实验，评估使用 MNIST 数据集的图像去噪结果和五个不同图像域的分类性能，结果表明相比于无限制连接的 RBM，该模型具有更快、更稳定的训练，并且可以获得更好的结果。

    Jun, 2023

  • 使用词观察值训练受限玻尔兹曼机

    本文描述了如何使用更高效的马尔可夫链蒙特卡罗算子来训练受限玻尔兹曼机 (RBM)，以有效地处理自然语言处理中的高维度多项式观察值，通过在数百万个单词 n-gram 上训练 RBM，并使用所学特征来提高分块和情感分类任务的性能，从而实现了后一项的最新成果。

    Feb, 2012

  • 从限制波尔兹曼机的隐藏层学习状态转移规则

    本文提出了一种从高维时间序列数据中提取少数基本隐藏变量的方法，并学习这些隐藏变量之间的状态转移规则的方法，实验结果表明该方法可以从观测到的状态转移中学习这些物理系统的动态，并预测未观测到的未来状态。

    Dec, 2022

  • 快速且准确地训练和抽样受限波尔兹曼机

    通过凸优化过程将数据集的主要方向整合到低秩 RBM 中，从而通过静态蒙特卡罗过程实现平衡分布的高效采样，成功训练 RBM 来捕捉之前方法失败的高度结构化数据集中的全部多样性，并提出了一种新的采样方法 - 平行轨迹调整，使得能够比之前的 MCMC 方法更快地采样训练模型的平衡分布并更好地估计对数似然。

    May, 2024