【かんたん解説付き】深層ボルツマンマシンをPythonでスクラッチ実装する① - Qiita
この記事は Wacul Advent Calendar 18日目の記事です。 自己紹介 株式会社WACULの解析チームで１年前から働いています。 python歴：3週間くらい やること pythonの練習 & 確率的なディープラーニングの勉強目的メインで、深層ボルツマンマシンをスクラッチ実装してみます。理論面は全て以下の本の中にある内容です。 『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)』 岡谷 貴之 (著) 『深層学習 Deep Learning』(監修:人工知能学会) 本記事ではまず準備として制限ボルツマンマシンを実装します。次回、制限ボルツマンマシンを積み上げて深層ボルツマンマシンを構築します。 ボルツマンマシンの簡単な説明 確率分布は、端的には「値の集合に対して、それが得られる確率密度(確率質量)を対応させる関数」なので、全体としては「値の集合を生成する背後のメカニズム」とし
ボルツマンマシン（可視変数のみ）の導出 - 人工知能に関する断創録
制限ボルツマンマシンのアルゴリズムの導出が難しかったので忘れないようにまとめておいた。今回から数回にわたって 可視変数のみのボルツマンマシンの導出（2.4節） 隠れ変数ありのボルツマンマシンの導出（2.5節） 制限ボルツマンマシンの導出（2.7節） の順番に書いてみる予定。表記法は下の深層学習に準じた。この本は紙面の都合か教育的配慮かわからないが最終結果しか書いてない。この記事ではなるべく1ステップずつ展開していって無理なく理解できるレベルにまで落とし込みたいと思っている。ボルツマンマシン自体の説明は非常にわかりやすいこの本に譲ってここでは純粋に式展開とポイントだけをまとめる。 深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会) 作者: 麻生英樹,安田宗樹,前田新一,岡野原大輔,岡谷貴之,久保陽太郎,ボレガラダヌシカ,人工知能学会,神嶌敏弘出版社/メーカー: 近代科学社発売日:
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