Jun, 2023

基于结构的受限玻尔兹曼机图像去噪与分类

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 条件受限玻尔兹曼机的几何与表现力

    本研究讨论了有关有向随机神经网络中条件概率分布的表示能力，证明了其可以用于表示条件马尔可夫随机场和带有限制支持的条件分布，研究了通用逼近器的最小尺寸、最大模型逼近误差以及可表示的条件分布集合的维数等等。我们贡献了新的工具，改进了现有有关有限支持限制玻尔兹曼机概率模型的研究结果。

    Feb, 2014

  • 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

  • 使用卷积受限玻尔兹曼机和约束条件在多声部音乐生成中施加高层次结构

    通过结合卷积限制玻尔兹曼机、梯度下降约束优化和模拟退火，我们引入了一种在生成的多声部音乐中强制施加更高层次结构的方法，证明了该方法可以控制生成乐曲的更高层次自相似结构、音高属性和保持其局部音乐连贯性。

    Dec, 2016

  • 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

  • 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

  • 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

  • 受限玻尔兹曼机的熵、自由能和功

    本文分析了受限玻尔兹曼机在统计物理上的训练过程，以小的条纹图案为例，计算了在训练的过程中信息熵、自由能和内能的变化以及可见层和隐藏层之间的互相关性增长，并使用蒙特卡洛模拟计算了能量函数的参数变化对受限玻尔兹曼机所做工的分布，并探讨了 Jarzynski 等式和训练前后自由能差的路径平均指数函数之间的关系。

    Apr, 2020

  • 使用贪婪的量子搜索学习受限玻尔兹曼机

    我们提出了相应的量子算法来解决 Restricted Boltzmann Machines 结构学习问题，并证明这些算法相对于经典算法在这两类 RBMs 的结构学习中具有多项式加速。

    Sep, 2023

  • 基于 QUBO 和受限玻尔兹曼机的量子退火适用的图像去噪框架

    研究了一种基于受限玻尔兹曼机的二元图像去噪框架，其引入了一个二次无约束二元优化（QUBO）形式的去噪目标，非常适用于量子退火。

    Jul, 2023