RNN(recurrent neural network)是神经网络的一种，主要用于时序数据的分析，预测，分类等。 RNN的general介绍请见下一篇文章《Deep learning From Image to Sequence》。本文针对对deep learning有一点基础（神经网络基本training原理，RBM结构及原理，简单时序模型）的小伙伴讲一下Bengio一个工作(RNNRBM)的原理和实现。 本文重点内容：针对RNN（recurrent neural network）一个应用：music
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
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列表源自http://deeplearning.net/software_links/，本文进行分类整理。 星号代表对软件库的推荐度，考虑了适用范围、开发语言、更新情况、文档示例完整性等方面，Just
选自arXiv 作者：Baptiste Wicht 等 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 DLL 是一个旨在提供由 C++实现的受限玻尔兹曼机（RBM）和深度信念网络（DBN）及其卷积版本的软件库，由瑞士 University of Applied Science of Western Switzerland、弗里堡大学的研究者共同提出。与常用的深度学习框架类似，它还支持更多标准的神经网络。目前，该工具已开发至 1.1 版本。 项目链接：https://github.com/wichtounet/dll 引
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是相对于简单学习而言的，目前多数分类、回归等学习算法都属于简单学习，其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从
深度学习通常是训练深度（多层）神经网络，用于模式识别（如语音、图像识别）；深度网络 指是具有深层（多层）网络结构的神经网络。
地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6530523.html
深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）是一种深度学习模型，代表了一种重要的技术创新，具有几个关键特点和突出能力。
在前面我们讲到了深度学习的两类神经网络模型的原理，第一类是前向的神经网络，即DNN和CNN。第二类是有反馈的神经网络，即RNN和LSTM。今天我们就总结下深度学习里的第三类神经网络模型：玻尔兹曼机。主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，以下简称RBM）， RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中得到了广泛的应用。
与传统的浅层机器学习相比，深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中，抽象出用户的兴趣因子，挖掘出用户的偏好，因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点，事实上，Spotify，Netflix，Facebook，Google等公司早已经对如何把
本文介绍了推荐系统中基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法，包括RBM、受限玻尔兹曼机、对比散度、线上模型融合等，并详细阐述了如何将RBM应用到推荐系统中，以及利用对比散度进行模型训练。
选自DL4J 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、思源 尽管性能没有流行的生成模型好，但受限玻尔兹曼机还是很多读者都希望了解的内容。这不仅是因为深度学习的复兴很大程度上是以它为前锋，同时它那种逐层训练与重构的思想也非常有意思。本文介绍了什么是受限玻尔兹曼机，以及它的基本原理，并以非常简单的语言描述了它的训练过程。虽然本文不能给出具体的实现，但这些基本概念还是很有意思的。 定义 & 结构 受限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann machine）由多伦多大学的 Geoff
本文介绍了自编码器（Autoencoder）的基本概念、应用场景和实现方法。自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的表征。它包括编码器和解码器两部分，其中编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器将低维表示还原为原始输入。自编码器常用于降维、特征提取、生成模型等场景。实现自编码器的方法包括深度学习、统计学习等。
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
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用，并探讨其在深度学习领域的潜力。
小长假来听听 NN 的故事吧。 本文参考：这个地址不错，深入浅出讲深度学习的，推荐感兴趣的朋友看一下。 当你听到深度学习，你想到了什么？ Deep Learning is about Neural
一.引入 一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下，这次借着完善DML写一下，权当是总结了。不过真正的推荐系统当然不会这么简单，往往是很多算法交错在一起，本文只是入门水平的总结罢了。 （
上周我们讲述了玻尔兹曼机的原理和相关的算法，我们知道为了使得其达到非常精确的解，需要非常漫长的过程，所以也就导致其应用非常困难。这周我们讲讲受限玻尔兹曼机是怎样从玻尔兹曼机演变而来，并为大家介绍Hinton在深度学习的奠基性工作——深度置信网络。 1 受限玻尔兹曼机RBM 什么是受限玻尔兹曼机？域玻尔兹曼机有什么关系和区别呢？我们先看看两者的结构图： 上图可以看到，受限玻尔兹曼机RBM就是讲BM的可见层和隐层自身之间的连接去掉了，简化了网络结构而已。BM的神经元只能取一个二值，但是RBM的神经元可以取任意类
使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。
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0x00 前言 位图索引被广泛用于数据库和搜索引擎中，通过利用位级并行，它们可以显著加快查询速度。但是，位图索引会占用大量的内存，因此我们会更喜欢压缩位图索引。 Roaring Bitmaps 就是一种十分优秀的压缩位图索引，后文统称 RBM。 压缩位图索引有很多种，比如基于 RLE（Run-Length Encoding，运行长度编码）的WAH (Word Aligned Hybrid Compression Scheme) 和 Concise (Compressed ‘n’ Composable Int
受限玻尔兹曼机（英语：restricted Boltzmann machine, RBM）是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基于1986年命名为簧风琴（Harmonium），但直到杰弗里·辛顿及其合作者在2000年代中叶发明快速学习算法后，受限玻兹曼机才变得知名。受限玻兹曼机在降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模中得到了应用。根据任务的不同，受限玻兹曼机可以使用监督学习或无监督学习的方法进行训练。
定义与结构 受限玻尔兹曼机（RBM）由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。 下载pdf，请后台回复关键词： 20180328 目录： 1. 定义与结构 2. 重构 3. 概率分布 4. 多层结构 5. 参数与变量k 6. 连续受限玻尔兹曼机 7. 学习资源 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其运作原理。 RBM是有两个层的浅层神经网络，它是组成深度置信网络的基础部件。RBM的第一
Bitsets（也称为Bitmaps）通常用作快速数据结构。不幸的是，他们可能会占用太多内存。为了降低内存的使用，我们经常会使用压缩的位图。
2022年1月19日，浙江大学医学院李晨老师团队在Frontiers in Pharmacology上发表文章。作者开发了DDIT（Drug Disease Interaction Type），这是一种用户友好的预测工具，可将多个临床表型整合到有条件的受限玻尔兹曼机（RBM）中，以鉴定药物-疾病关联（drug-disease associations，DDA）的不同表型，包括预测输入中尚不清楚的DDA。
这一期将介绍另一种生成模型—玻尔兹曼机，虽然它现在已经较少被提及和使用，但其对概率密度函数的处理方式能加深我们对生成模型的理解。
不受限的：在实际工程中用处不大，所以目前只需要研究受限玻尔兹曼机。 一层是可视化层，一般来说是输入层，另一层是隐含层，也就是我们一般指的特征提取层。 RBM是可以多层叠加在一起的。 上面的h1到hn是
数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 花了点时间读了下这篇文章，下面是一点笔记： 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了，但是为什么它没有得到广泛应用呢？其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时很难得到
经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工学院的Joseph M. Taft在Cell上发表的工作——《Deep Mutational Learning Predicts ACE2 Binding and Antibody Escape to Combinatorial Mutations in the SARS-CoV-2 Receptor Binding Domain》。
最近在学习深度置信网络（DBN）的时候，看过几篇博客，但是在DBN的结构上，一大堆博客讲DBN是将受限玻尔兹曼机（RBM）像砖块一样叠加起来的一个网络，这本身是有一些错误的，修正一波。
头条官方文档中对自己播放器的特色功能有这几点介绍，其中专门提到了“边下边播”的功能，边下边播的核心目的是：播放器提供视频播放时下载视频的选项，这样重复播放视频时可以直接播放本地视频文件，减少网络流量，增加播放稳定性。
各位科研芝士的朋友，今天继续和大家分享一篇Aging的文章，这篇文章不再是讲signature了，作者在题目中就告诉大家本篇的重要研究分子-RBM8A，不再是茫茫人海遇知己，而是已经知道知己，开始编写该分子的浪漫爱情故事。整篇文章丝毫不涉及到编程，几乎全部是点点鼠标便能实现的操作。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是
我承认我又偷懒了，只是大概写了下提纲，和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊，原本已经写好草稿，讲讲语言和信息的关系，结果，实在是回家后好困。
关注AI君，领略人工智能之美 受限玻尔兹曼机 Restricted Bolltzmann Machine 概述 各位读者，新年好！ 在《技术词条》系列文章的上一篇中，AI君讲了一个监督式学习的算法LDA，这篇文章AI君就来讲一个非监督式学习的经典算法——受限玻尔兹曼机，英文全称Restricted Boltzmann Machine, 简称RBM。 受限玻尔兹曼机(RBM)能学习并发现数据的复杂规则分布，将多个RBM堆叠就构成了深度置信网络(deep belief network, DBN)，从而可以从更加
2006年，研究者对深度神经网络的兴趣再度复兴，而这主要归功于Hinton等人发现的高效新方法。借助深度信念网络（Deep Belief Nets, DBN），当时研究者可以在未标注数据上预训练深度神经网络，这是一种生成模型的方式。预训练完成后，神经网络可以在标注数据上实现判别式的精调，从而获得很好的效果。 这就是最初深度网络的训练方法，也是令深度学习进入ML社区的开创性新研究。尽管目前训练深度神经网络不再需要这种预训练，但它的思想及做法仍深深影响着当前的研究者。 刚刚，Geoffrey Hinton受邀远程为北大学子做了一场分享，深入介绍了深度信念网络的理论知识。
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
刚接触编程那会记得用 Bitmap 的 0 和 1 位来标识数据是否存在，主要用于排序；
今天想来看看 AI 是怎样作曲的。 本文会用 TensorFlow 来写一个音乐生成器。 当你对一个机器人说：我想要一种能够表达出希望和奇迹的歌曲时，发生了什么呢？ 计算机会首先把你的语音转化成文字，并且提取出关键字，转化成词向量。然后会用一些打过标签的音乐的数据，这些标签就是人类的各种情感。接着通过在这些数据上面训练一个模型，模型训练好后就可以生成符合要求关键词的音乐。程序最终的输出结果就是一些和弦，他会选择最贴近主人所要求的情感关键词的一些和弦来输出。当然你不只是可以听，也可以作为创作的参考，这样就可以
前述：人工智能与机器学习的演进 1950年代计算机发明以来，科学家便希冀着利用计算机创造出人工智能。然而当时的人工智能理论采用的是逻辑推理方法，需要百分之百确定的事实配合、在实务上不容易使用；再加上当时的硬件效能低落、数据量不足，随着通用问题解决机(General Problem Solver)、日本第五代计算机等研究计划的失败，人工智能陷入了第一次的寒冬。 人工智能「现代鍊金术」的恶名，一直到1980年代开始才又复兴。此时科学家不再使用传统的逻辑推理方法，取而代之的是结合机率学、统计学等大量统计理论，让
选自Nature等 作者：Giacomo Torlai等 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪、李泽南 这是第一次，物理学家证明了机器学习可以利用相对较少的实验测量结果来重建量子系统。这种方法可以让科学家们大大减少探索微观世界所需的时间——相比传统的蛮力方法有指数级的速度提升。此前需要数千年才能完成的重建任务现在只需要几个小时就可完成了。相关论文于 2 月 26 日发表在 Nature Physics 上，机器之心简单编译了该论文，感兴趣的读者参见文末。 「这项研究将会让量子计算机和其他相关量子技术的应用受益，
波士顿的数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法是如
波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法
（注：本节用到了两个数据集，分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification 和 GlobalLandTemperaturesByCity）
【新智元导读】Russ Salakhutdinov 是苹果 AI 研发负责人，CMU 教授，也是著名的机器学习领域大牛。本文是 Russ 有关评估深度生成模型的讲座的 ppt。 本讲结构： 概要 退火
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