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machine-learning - 使用 RBM 的深度自动编码器

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:51:46 32 4
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我正在使用 RBM 实现深度自动编码器。据我所知,为了展开网络,我们需要将编码器的转置权重用于解码器。但我不确定我们应该为解码器使用哪些偏差。如果有人可以为我详细说明或向我发送伪代码链接,我将不胜感激。

最佳答案

我相信 Geoff Hinton 在 his website 上提供了他的所有源代码。他是该技术 RBM 版本的首选人。

基本上,如果您有一个维度为 10000 x 100 的输入矩阵 M1,其中 10000 是您拥有的样本数,100 是特征数,并且您想将其转换为 50 维空间,您将训练一个受限玻尔兹曼机具有维度为 101 x 50 的权重矩阵,其中额外的行是始终打开的偏置单元。在解码方面,您将采用 101 x 50 矩阵,从偏差中删除额外的行,使其成为 100 x 50 矩阵,将其转置为 50 x 100,然后为偏差单元添加另一行,使其成为 51 x 100。然后您可以通过反向传播运行整个网络来训练整个网络的权重。

关于machine-learning - 使用 RBM 的深度自动编码器,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20534237/

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