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CourseraのGeoff HintonのNeural Networksコースを受講し、制限付きボルトマンのマシンを紹介しましたが、RBMの背後にある直感を理解していませんでした。 このマシンでエネルギーを計算する必要があるのはなぜですか？そして、このマシンでの確率の使用は何ですか？このビデオも見ました。ビデオでは、計算ステップの前に確率とエネルギーの方程式を書いただけで、どこでも使用するようには見えませんでした。 上記に加えて、尤度関数が何のためにあるのか分かりませんか？

15 unsupervised-learning  rbm 

現時点では、制限付きボルツマンマシンで遊んでいます。私はそのため、手書きの数字を分類してみようと思います。 私が作成したモデルは、今ではかなり派手な生成モデルですが、それをさらに進める方法がわかりません。 で、この記事の著者は言うが、それは良い生成モデルを作成した後、一つは「その後、差別分類器を訓練する（すなわち、線形分類器、サポートベクターマシン）RBMのトップ標識された試料の使用に関する」」とfurtherly状態をあなたが伝播するため、データベクトルをRBMモデルの非表示ユニットに追加して、非表示ユニットベクトルまたはデータの高レベル表現を取得します。問題は、それが正しいかどうかわからないということです。 つまり、入力を非表示のユニットに伝播するだけで、RBMの分類機能がありますか？ 誰かがこのプロセスを説明できますか？

12 classification  rbm 

これらは、制限されたボルツマンマシン（RBM）を〜4kの可視単位と96の隠れた単位/重みベクトルだけでトレーニングした後に得た4つの異なる重み行列です。ご覧のとおり、重みは非常に似ています。顔の黒いピクセルも再現されています。他の92個のベクトルも非常によく似ていますが、まったく同じ重みはありません。 これを克服するには、重みベクトルの数を512以上に増やします。しかし、この問題は、RBMの種類（バイナリ、ガウス、畳み込みさえも）、隠しユニットの数（かなり大きいものを含む）、ハイパーパラメータの違いなどで数回前に発生しました。 私の質問は、重みが非常に類似した値を取得する最も可能性の高い理由は何ですか？それらはすべて局所的な最小値に到達するだけですか？それとも、過剰適合の兆候ですか？ 私は現在、ガウスベルヌーイRBMの一種を使用しています。コードはここにあります。 UPD。私のデータセットはCK +に基づいており、327人の1万を超える画像が含まれています。ただし、かなり重い前処理を行います。まず、顔の輪郭の内側のピクセルのみをクリップします。次に、各面を（区分的アフィンラッピングを使用して）同じグリッドに変換します（眉、鼻、唇などはすべての画像で同じ（x、y）位置にあります）。前処理後の画像は次のようになります。 RBMをトレーニングするとき、私はゼロ以外のピクセルのみを取るため、外側の黒い領域は無視されます。

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