Aug, 2014

混合变量受限玻尔兹曼机

PDF
TL;DR本文介绍了一种用于混合变量的 Restricted Boltzmann Machines 模型，可以同时建模多种类型和多样性的变量，并使用潜在二进制变量对变量之间的依赖性进行建模，支持在许多常见任务中使用，包括预处理、分类、回归和数据补全，同时在一个大规模数据集上进行了实验验证。
mixed-variate restricted boltzmann machinesheterogeneous datasetslatent variablesmultimodal datadimensionality reduction
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 利用高斯 - 二元受限玻尔兹曼机模拟自然图像统计

    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。

    Jan, 2014

  • 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

  • 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

  • 高维半参数潜在图模型中的混合数据

    本文提出了一种名为潜在高斯 Copula 模型的半参数模型，用于建模二元和混合数据的多元统计学习。

    Apr, 2014

  • 数据探索任务的通用潜在特征建模

    提出一种适用于异构数据的通用贝叶斯非参数潜在特征模型，能自动进行探索性分析，并能从数据自动推断模型复杂度。

    Jul, 2017

  • 组合优化的学习表示组合

    本研究提出了一种新方法，使用受限玻尔兹曼机（RBMs）来解决组合优化问题，从而有效地绕过在大型 RBMs 中学习的问题，并创建一个能够建模大型复杂多模态空间的系统。研究结果表明，这种方法可以有效地解决布尔可满足性问题和其他组合优化问题，对于相同的样本大小，这种方法可以提供比完全训练模型更准确的结果。

    Sep, 2019

  • 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

  • 异构数据的通用潜在特征模型

    该研究介绍了一种适用于异构数据集的贝叶斯非参数潜在特征模型，具有共轭模型的属性，并且可以自动推断出数据中需要捕捉的潜在结构的特征数目。

    Jun, 2017