R中使用玻尔兹曼Sigmoide型方程的自启动模型函数是什么？ - 腾讯云开发者社区

在最大值/最小值处，响应为： R 中的多项式拟合在 R 中，可以使用线性模型函数 'lm()' 进行多项式拟合。...curve(powerC 对数方程这确实是一个对数转化后的线性模型: 可以使用 'lm()' 函数来拟合对数方程。...我们倾向于使用与逻辑函数相似的参数化方法：其中参数的含义与逻辑函数中的参数相同。不同之处在于该曲线在拐点处不对称。...因此，使用对非正数也定义的函数可能看起来不现实。因此，通常更倾向于使用独立变量 X 被限制为正的函数。所有上述描述的 S 型曲线都可以基于 X 的对数进行，这样我们可以得到更现实的模型。...---- 对数-逻辑曲线在许多应用中，S 型响应曲线在 x 的对数上是对称的，这需要一个对数-逻辑曲线（对数正态曲线实际上几乎等效，但很少使用）。

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用Wolfram语言建立基于格子玻尔兹曼的风洞

在这一点上，我们似乎要使用纳维-斯托克斯方程来帮助我们建造一个风洞。但事实证明，还有其他方法可以研究流体流动的行为，而无需求解纳维-斯托克斯方程。格子玻尔兹曼方法（LBM）就是这些方法中的一个。...使用这九个离散速度和函数 fi 的模型称为 D2Q9 模型。如果分布函数 fi 已知，则速度场已知。由于速度场随空间和时间演化，我们认为这些分布函数也会随空间和时间演化。...这就是运行格子玻尔兹曼模拟所需要的一切。使用雷诺数将模拟变为现实那么，如何模拟传说中的纳维-斯托克斯方程？...格子域中的粘度为：这意味着 BGK 模型中的松弛参数τ为：现在，我们拥有运行模拟所需的所有数量。如果我们现在让模拟中的每个晶格时间步长为δtLBM = 1，那么我们需要知道δtphy是什么。...塞子在右端的作用是什么？它会如何影响排水？使用我们当前的设置，问题非常容易弄清楚。同样，我们只是将管道和其中的障碍物浸入风洞中。风洞的左边界、右边界和顶边界被指定为零速度。

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当DP遇上量子统计和量子动力学

，没有唯一确定的构型和动量的联合分布，类似的对应形式是玻尔兹曼算符，而热力学量可以表达成物理量与玻尔兹曼算符在求迹意义下的平均：其中是配分函数。...可以通过DeePCG的手段对它进行机器学习建模，再将PIMC/PIMD中采样得到的瞬时力作为数据对模型进行训练。...经典力学中关联函数具有如下形式：其中是玻尔兹曼分布，是以为起点按照经典牛顿力学（实时间）演化至时刻的结果，演化过程中的（粒子数）、（体积）、（能量）保持不变。...一类近似方法是从量子力学的相空间表象出发，仿照经典关联函数的形式，用轨迹的系综平均代替算符求迹：其中与经典的玻尔兹曼分布有所不同，是量子相空间分布函数。...在ECD的运动方程中，除了涉及上面提到的有效势能外，还有一个重要元素是热质量矩阵，它是一个的矩阵，作为构型的函数，它满足平移不变性，旋转协变性和交换协变性。

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【深度学习进阶模型详解】概率图模型深度生成模型深度强化学习，复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》教程分享05（附pdf下载）

深度学习模型往往在大型监督型数据集上训练。所谓监督型数据集，即每条数据都有一个对应的标签。比如流行的ImageNet数据集，有一百万张人为标记的图像。一共有1000个类，每个类有1000张图像。...受限玻尔兹曼机（ Restricted Boltzmann Machines， RBM）是一个二分图结构的无向图模型，如图所示。在受限玻尔兹曼机中，变量可以为两组，分别为隐藏层和可见层（或输入层）。...图模型的节点是随机变量，其图结构的主要功能是用来描述变量之间的依赖关系，一般是稀疏连接。使用图模型的好处是可以有效进行统计推断。而神经网络中的节点是神经元，是一个计算节点。...为了了解这个黑盒子中的东西是什么，我们构建了两个东西G和D，G是另一种我们完全知道的概率分布，D用来区分一个事件是由黑盒子中那个不知道的东西产生的还是由我们自己设的G产生的。...从贝尔曼最优方程可知，求解最优的策略需要知道马尔可夫决策过程的状态转移概率和奖励。也就是说模型已知，我们直接可以通过贝尔曼最优方程来迭代计算最优策略。

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鄂维南院士 | 机器学习：数学理论和科学应用

假设我们要建立湍流的大尺度动力学模型，并使用大涡模拟模型作为宏观模型。这里的未知量是Leonard应力，即未解析自由度对平均应力的贡献，必须从原始的Navier-Stokes方程中估计。...在这种情况下，单粒子分布函数保持接近局部麦克斯韦分布。欧拉方程是通过将玻尔兹曼方程投影到其0阶、1阶和2阶矩的轨迹上得到的[2]。...主要的问题是如何保持物理对称性，如何通过微观模型获得数据集，这里是玻尔兹曼方程。与前面的例子相比，我们得到了一个新的动态对称性，伽利略不变性。...对于非线性抛物型偏微分方程，使用倒向随机微分方程（BSDE）来模拟费曼-卡茨公式[14]。这使得我们能够制定一个求解非线性抛物型方程的算法。在这个算法中，离散时间片上的解的梯度是用神经网络来逼近的。...该算法已被证明是非常成功的，可用于求解高维的一类非线性抛物型偏微分方程和倒向随机偏微分方程。

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薛定谔的滚与深度学习中的物理

这些神经网络“似”的什么“然”呢？损失函数中的条件概率、信息熵向我们传达一个怎样的思想呢？...，就是系统是处于相对稳定状态的，一个急速演进中的开放系统，概率的方法应该是不适合的”，“又比如玻尔兹曼机，基于哈密尔顿自由能的分布其实都是有隐含的系统相对稳定假设的（玻尔兹曼分布是“平衡态”气体分子的能量分布律...如果将小磁针看作神经元，磁针状态看作激发与抑制，Ising Model 也可以用来构建深度学习的Hopfield模型，或者玻尔兹曼机。...重整化群给出了损失函数，也就是不同层的F自由能的差异，训练就是来最小化这个差异。这么多的基础理论，展现了深度学习中的无处不在的物理本质。...我还可以举几个大家熟悉的例子，激发思考：CNN 中卷积的意义是什么，平滑输入特征对最终的模型为什么是有效的，为什么池化（pooling）很实用？

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机器学习是如何借鉴物理学思想的？从伊辛模型谈起（万字长文）

例如，在J=+1的情况下，自旋会开始排列，其中最可能出现的排列状态是所有的自旋指向相同的方向。为什么呢？因为这符合最小化能量的方程，其中的玻尔兹曼因子有最大的权重。...于是我们得到了对原始系统配分函数使用一阶微扰法的结果：这个估计有多好呢？让我们引入一个简单的恒不等式：e^x≥（x+1）。...已知能量方程E(s_1, ..., s_N)，我们让p在模型中呈Boltzmann分布假设qqq的分布的能量方程是有λ参数的：为了测量我们使用qqq代替ppp来估测所损失的信息，我们把他们代入Kullback-Leibler...注意到在变量下限的定义中，我们不用担心计算变分方程的费力的任务：它不需要取决于λ。这是很棒的：我们已经构建了对于p概率模型中的q_λ的估测并且找到一个调整参数来让估测变得更好的方法。...Replica Trick是一种使用疯狂的公式，来精确计算系统中变分函数的技术。它引出一个问题：我们使用概率图模型时应该有什么假设？我非常乐忠于看到更多的物理学工具迁移到数据科学和机器学习中去。

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理解计算:从根号2到AlphaGo第8季深度学习发展简史

在一个著名的Adaline模型(第4季)的基础上，我们首次看到了激活函数、代价函数，梯度(导数)这些概念在求解模型参数中的核心作用，梯度下降法首次被运用到神经元模型中。...图3 联想记忆 CHNN则主要用于解决组合优化问题，此时关键是把问题映射为神经网络动力系统，并写出相应的能量函数表达式和动力学方程，以保证网络的稳态输出与能量函数的极小值和组合优化问题的解相对应。...3.1 玻尔兹曼机 Hiton在Hopfield网络中加入概率因素，提出了玻尔兹曼机的网络模型，这个网络并不是确定的向能量函数减小的方向演化，而是以一个较大概率向这个方向演化，以保证正确的迭代方向，同时能量函数增大的概率也存在...3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，...也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多。 ?

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简单易学的机器学习算法——受限玻尔兹曼机RBM

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)是一种基于能量模型的神经网络模型，在Hinton提出针对其的训练算法(对比分歧算法)后，RBM得到了更多的关注，利用RBM...下面简单介绍二值型RBM的主要内容。一、RBM的网络结构 RBM的网络结构如下图所示： ?...RBM中包括两层，即：可见层(visible layer)，图上的v\mathbf{v} 隐藏层(hidden layer)，图上的h\mathbf{h} 由上图可知，在同一层中，如上图中的可见层，在可见层中...在RBM的模型中，有如下的性质：当给定可见层神经元的状态时。各隐藏层神经元的之间是否激活是条件独立的；反之也同样成立。下面给出RBM模型的数学化定义：如图： ?...(图片来自参考文献1) image.png 二、RBM模型的计算 2.1、能量函数 image.png 2.2、激活概率 image.png image.png 2.3、模型的训练 2.3.1、模型的优化函数

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初始GAN

那么，GAN 究竟是什么呢，它为何会成为这几年这么火的一个研究领域呢？ GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。...D 和 G ,因为能够与深度神经网络结合做深度生成式模型 G 的参数更新不是直接来自数据样本,而是使用来自 D 的反向传播相比其他生成模型（VAE、玻尔兹曼机），可以生成更好的生成样本 GAN 是一种半监督学习模型...它很难去学习生成离散的数据,就像文本相比玻尔兹曼机,GANs 很难根据一个像素值去猜测另外一个像素值,GANs 天生就是做一件事的,那就是一次产生所有像素,你可以用 BiGAN 来修正这个特性,它能让你像使用玻尔兹曼机一样去使用...对于鞍点，来自百度百科的解释是：鞍点（Saddle point）在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。...（对每个样本的规范化操作）可以使用虚拟批量归一化(virtural batch normalization):开始训练之前预定义一个 batch R，对每一个新的 batch X，都使用 R+X 的级联来计算归一化参数

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神经网络简史

J.设计了玻尔兹曼机，首次提出了“隐单元”的概念。在全连接的反馈神经网络中，包含了可见层和一个隐层，这就是玻尔兹曼机。...，传递函数为sigmod的连续型前馈神经网络可以以任意精度逼近任意复杂的连续映射。...深度信念网络基于受限玻尔兹曼机构建。限制玻尔兹曼机（RBM）是一种玻尔兹曼机的变体，但限定模型必须为二分图。...模型中包含对应输入参数的输入（可见）单元和对应训练结果的隐单元，图中的每条边必须连接一个可见单元和一个隐单元。与此相对，“无限制”玻尔兹曼机(BM)包含隐单元间的边，使之成为递归神经网络。...2012年，Alex Krizhevsky等使用采用卷积神经网络的AlexNet在ImageNet竞赛图像分类任务中取得了最好成绩，是卷积神经网络在图像分类中的巨大成功。

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主流的深度学习模型有哪些？

作者：阿萨姆 | 普华永道数据科学家量子位已获授权编辑发布转载请联系原作者深度学习大热以后各种模型层出不穷，很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN，这么多个网络到底有什么不同，作用各是什么...趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀？这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系？》这个问题的机会，我也想介绍一下主流的神经网络模型。...深度生成模型(Deep Generative Models) 说到生成模型，大家一般想到的无监督学习中的很多建模方法，比如拟合一个高斯混合模型或者使用贝叶斯模型。...深度学习中的生成模型主要还是集中于想使用无监督学习来帮助监督学习，毕竟监督学习所需的标签代价往往很高…所以请大家不要较真我把这些方法放在了无监督学习中。 2.1.1....应用场景：现在来说DBN更多是了解深度学习“哲学”和“思维模式”的一个手段，在实际应用中还是推荐CNN/RNN等，类似的深度玻尔兹曼机也有类似的特性但工业界使用较少。 2.1.3.

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学界 | 伯克利提出强化学习新方法，可让智能体同时学习多个解决方案

其密度具有玻尔兹曼分布的形式，其中 Q 函数用作负能量（negative energy），其会为所有动作分配一个非零似然。...在实践中，我们更喜欢最大熵模型，因为它们对未知的假设最少，同时也能匹配观察到的信息。之前一些研究工作已经在强化学习和最优控制方面使用了最大熵原理。...软贝尔曼方程和软 Q 学习我们可以通过使用软贝尔曼方程（soft Bellman equation）获得最大熵目标函数的最优解。软贝尔曼方程如下所示： ? 其中 ?...软贝尔曼方程可以用于得到增加了熵的奖励函数的最优 Q 函数（比如 Ziebart 2010）。...和求真正最大值的版本一样，软贝尔曼方程也是一种收缩，这使得我们可以在平面的状态和动作空间中使用动态规划或无模型 TD（时间差分）学习来求解其 Q 函数（比如 Ziebart, 2008; Rawlik,

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【强基固本】超全725个机器学习术语表

“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力...贝叶斯优化 Beam Search 束搜索 Benchmark 基准 Belief Network 信念网/信念网络 Belief Propagation 信念传播 Bellman Equation 贝尔曼方程...Ensemble 聚类集成 Co-Training 协同训练 Coding Matrix 编码矩阵 Collaborative Filtering 协同过滤 Competitive Learning 竞争型学习...Energy-Based Model 基于能量的模型 Ensemble Learning 集成学习 Ensemble Pruning 集成修剪 Entropy 熵 Episode 回合 Epoch 轮...Squared Error 均方误差 Mean-Field 平均场 Memory Network 记忆网络 Message Passing 消息传递 Metric Learning 度量学习 Micro-R

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这725个机器学习术语表，太全了！

你好，我是zhenguo 这是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表，非常全面了，值得收藏！...贝叶斯优化 Beam Search 束搜索 Benchmark 基准 Belief Network 信念网/信念网络 Belief Propagation 信念传播 Bellman Equation 贝尔曼方程...Ensemble 聚类集成 Co-Training 协同训练 Coding Matrix 编码矩阵 Collaborative Filtering 协同过滤 Competitive Learning 竞争型学习...Energy-Based Model 基于能量的模型 Ensemble Learning 集成学习 Ensemble Pruning 集成修剪 Entropy 熵 Episode 回合 Epoch 轮...Squared Error 均方误差 Mean-Field 平均场 Memory Network 记忆网络 Message Passing 消息传递 Metric Learning 度量学习 Micro-R

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这 725 个机器学习术语表，太全了！

下面是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表，非常全面了，值得收藏！...贝叶斯优化 Beam Search 束搜索 Benchmark 基准 Belief Network 信念网/信念网络 Belief Propagation 信念传播 Bellman Equation 贝尔曼方程...Ensemble 聚类集成 Co-Training 协同训练 Coding Matrix 编码矩阵 Collaborative Filtering 协同过滤 Competitive Learning 竞争型学习...Energy-Based Model 基于能量的模型 Ensemble Learning 集成学习 Ensemble Pruning 集成修剪 Entropy 熵 Episode 回合 Epoch 轮...Squared Error 均方误差 Mean-Field 平均场 Memory Network 记忆网络 Message Passing 消息传递 Metric Learning 度量学习 Micro-R

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伯克利新研究：让深度强化学习不再一条道走到黑 | Paper+Code

智能体反复观察当前状态（s），采取行动（a），获得奖励（r）。我们将函数Q（s，a）定义为在状态s下执行a行动之后的预期累积奖励。...如上图右侧所示，这个密度具有玻尔兹曼分布的形式。这个方法让智能体掌握所有的解决方案，以应对某些方案失效的情况。作者证明，通过能量形式定义的政策是最大熵强化学习目标的最优解。 ?...学习这种最大熵模型的思想源自统计建模，其目标是找到具有最高熵的概率分布，同时仍然满足观察统计。在实践中，我们偏爱最大熵模型，因为它们在对观察信息进行匹配的同时，对未知数的估计最少。...我们可以通过Soft Bellman方程来获得最大熵目标的最优解。 ? 此处 ? 不过在连续域上仍有两个主要的挑战。首先，精确的动态规划是不可行的，其次，最优策略是由难以采样的能量分配来定义的。...解决第二个挑战，采用了近似推理技术，例如马可夫链蒙特卡洛，并使用Stein变异梯度下降来加速推理。所得到的算法称为soft Q-learning。

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深度生成模型

本次课将首先介绍生成模型的概念以及适用场景。进一步讲解基于能量的模型，包括受限玻尔兹曼机（RBM）和深度玻尔兹曼机等。它们既是早期的神经网络模型，也是经典的生成模型。...这些现实图像又是多模态的，例如图像中不只有一种花，而是有好多种花。 2 基于能量的模型 2.1 基于能量的模型基于能量的模型中常用的一个概率分布是玻尔兹曼分布，其概率密度函数形式如下。...在玻尔兹曼机中，能量函数是观测数据变量的一个二次函数。其中是参数矩阵，是偏置向量。根据训练数据学习模型，主要是估计参数和。...它还有一个性质，给定，的各个维度之间相互条件独立；给定，的各个维度之间也相互条件独立。我们可以使用概率图模型中的D分离准则(D-Separation)来验证这种条件独立性。...前面还有一个正则项，相当于最终的后验分布不能偏离先验。参数就是编码器里的，解码器里的。怎么优化这个目标函数？因为目标函数有很多期望，实际中主要使用采样的方式去估计期望。

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火热的生成对抗网络(GAN),你究竟好在哪里

理论上,只要是可微分函数都可以用于构建D和G,因为能够与深度神经网络结合做深度生成式模型 G的参数更新不是直接来自数据样本,而是使用来自D的反向传播(这也是与传统方法相比差别最大的一条吧) 缺点可解释性差...(在理论实践中,很难使用增强学习去训练有离散输出的生成器),大多数其他架构需要生成器有一些特定的函数形式,就像输出层必须是高斯化的....GANs不需要蒙特卡洛估计来训练网络,人们经常抱怨GANs训练不稳定,很难训练,但是他们比训练依赖于蒙特卡洛估计和对数配分函数的玻尔兹曼机简单多了.因为蒙特卡洛方法在高维空间中效果不好,玻尔兹曼机从来没有拓展到像...相比玻尔兹曼机和GSNs,GANs生成实例的过程只需要模型运行一次,而不是以马尔科夫链的形式迭代很多次....它很难去学习生成离散的数据,就像文本相比玻尔兹曼机,GANs很难根据一个像素值去猜测另外一个像素值,GANs天生就是做一件事的,那就是一次产生所有像素, 你可以用BiGAN来修正这个特性,它能让你像使用玻尔兹曼机一样去使用

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【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础

图3.3 深度玻尔兹曼机以深度玻尔兹曼机为例，使用能量函数定义联合概率分布，其中Z为朴素的归一化配分函数。 ?...再一种是基于可微生成器网络，使用可微函数g(z)将隐变量z的样本变换为样本x上的分布。其典型代表便是VAE，其将x显式建模为 ? VAE中也需要使用变分法近似最大似然函数。...在自回归网络中，计算难度不算太大，但是在深度玻耳兹曼机、深度信念网络中涉及到图模型和隐变量时，不可避免要使用马尔可夫链近似、变分推断等技术。...如若只是产生样本，生成模型不必非要去显式定义概率密度函数，然后近似求解P(X)，就比如在深度玻尔兹曼机中，不仅训练时运算复杂，采样产生样本时还需要Gibbs采样技术。...还是在可微生成器网络中，不同于VAE，我们使用可微函数g(z)将潜变量z变化为样本x，全程没有任何显式地出现过概率密度函数，直接做一个end-to-end的模型。

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【深度学习进阶模型详解】概率图模型深度生成模型深度强化学习，复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》教程分享05（附pdf下载）

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【强基固本】超全725个机器学习术语表

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