邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【十六】——深度信念网络
玻尔兹曼机：是一种特殊的概率无向图模型
如何推断？
因为分配函数Z通常都比较难以计算所以采用Gibbs采样
Gibbs采样：与T有关 当T很大的时候 logistics函数趋向于0.5 当T很小是 为正 logistics函数趋向于1 为负 logistics函数趋向于为0
基于上述的性质：模拟退火
参数学习：
基于Gibbs采样来进行近似求解：但是效率比较低
为了提高玻尔兹曼机的效率 提出受限玻尔兹曼机：RBM
二分图结构的无向图模型
全条件概率：
Gibbs采样
参数学习：
对比散度算法
深度信念网络
是深度的有概率有向图模型
局部条件概率：
参数学习：EM或者变分方法
逐层训练：由于是有向图模型 所以预训练结束需要精调
精调
生成模型的精调：
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