深度學習與TensorFlow:關于DBN的一些認識

最近在學習深度置信網(wǎng)絡(DBN)的時候,看過幾篇博客,但是在DBN的結(jié)構(gòu)上捐康,一大堆博客講DBN是將受限玻爾茲曼機(RBM)像磚塊一樣疊加起來的一個網(wǎng)絡,這本身是有一些錯誤的庸蔼,修正一波解总。

1:受限玻爾茲曼機RBM

如圖所示

受限玻爾茲曼機本身是一個基于二分圖的無向圖的模型,圖中的一部分是可見層姐仅,一部分是隱藏層花枫,并且同層之間的單元和單元之間沒有任何連接。

2:深度置信網(wǎng)絡DBN

如圖所示

DBN有一些與RBM共同的特性掏膏,比如同層之間的單元和單元之間沒有任何連接劳翰,但是DBN是具有多個隱藏層的,并且是涉及有向和無向連接的混合圖模型馒疹。當然如果我們了解了父節(jié)點的依賴關系佳簸,DBN也是可以用完全無向圖表示的。

3:深度玻爾茲曼機

如圖所示

DBM同層之間的單元和單元之間也沒有任何連接颖变,DBM是只有幾層潛變量的無向圖模型生均,通過對比我們也可以看到,DBM與RBM的聯(lián)系遠不如與DBN來的緊密悼做。

以上就是對其一些見解疯特,希望大家參照花書,深入了解肛走。

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