[发明专利]一种基于随机反馈的限制玻尔兹曼机学习方法与装置在审
| 申请号： | 201710028131.4 | 申请日： | 2017-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN106779094A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 谭文学;郭国强;汪永琳;王细萍;彭易波;刘亮 | 申请（专利权）人： | 湖南文理学院 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司11403 | 代理人： | 李弘 |
| 地址： | 415000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机反馈的限制玻尔兹曼机学习方法与装置包括获取所有训练样本并初始化限制玻尔兹曼机的模型参数；选取训练样本使用限制玻尔兹曼机进行反馈采样，获得局部最优的重构样本；根据局部最优的重构样本修正模型参数，并选取下一训练样本进行反馈采样；对所有训练样本执行反馈采样与模型参数修正，输出模型参数的极大似然估计。本发明能够提高限制玻尔兹曼机的学习效率并有效平稳收敛到极大似然估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 反馈 限制 玻尔兹曼机 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于随机反馈的限制玻尔兹曼机学习方法，其特征在于，包括：获取所有训练样本并初始化限制玻尔兹曼机的模型参数；选取训练样本使用限制玻尔兹曼机进行反馈采样，获得局部最优的重构样本；根据局部最优的重构样本修正模型参数，并选取下一训练样本进行反馈采样；对所有训练样本执行反馈采样与模型参数修正，输出模型参数的极大似然估计。
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