文章目录 0、论文基本信息1、深度学习2、可运行程序—Matlab3、深度切片3、LBM模拟4、局限性 0、论文基本信息 论文标题：Characterizing clay textures and their impact on the reservoir using deep learning and Lattice-Boltzmann simulation applied t

引言 受限玻尔兹曼机RBM在深度学习领域一直有重要的应用，之前一直没有接触过RBM，觉得太复杂，公式太多，这几天在Google上找到些好的turtorial，可以在这里做一个总结。 玻尔兹曼机BM BM背景 Boltzmann machines（BM）是Markov Random Fields with pairwise interaction potentials. 这里的potenti

受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义。   深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出。

本文介绍了反馈神经网络，包括Hopfield网络，离散Hopfield网络（DHNN），连续Hopfield网络（CHNN），双向联想记忆网络（BAM），玻尔兹曼机（BM），受限玻尔兹曼机（RBM）。其中对于BAM、BM、RBM只是对其进行了简单的介绍，并没有详细地推导算法。本文的目的旨在了解这些算法，先知道这些网络的改进和应用场景，当有业务需求的时候，再详细研究。 系列文章： 【神经网络

一文理解受限玻尔兹曼机（RBM） 限制性玻尔兹曼机（RBM）原理RBM简单模型RBM能量函数和概率分布求极大似然 对比散度算法 RBM用途分布式RBM可能遇到的问题 限制性玻尔兹曼机（RBM）原理 限制性玻尔兹曼机在玻尔兹曼机基础上进一步加一些约束，取消了v,h变量内部的联系，即不存在可见单元与可见单元的链接，也不存在隐含单元与隐含单元的链接，如下图所示： RBM简单模型

参考文献：J. Chem. Phys. 141, 234902 (2014) 聚电解质微凝胶由\(N\)条链组成，每条链链长为\(m\)，链带电分率为\(\alpha\)，电离出反离子数目为\(Z=fNm\)。微凝胶半径为\(a\)。溶液中平均每个凝胶占据的体积为\(\frac{4\pi}{3}R^3\) 体系自由能（以\(k_BT\)约化）为： \begin{equation} \begi

概念 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）和受限玻尔兹曼机器（Restricted Boltzmann Machines，RBMs）都是无监督学习的模型，通常用于特征学习、降维和生成数据。 受限玻尔兹曼机器（RBM）： 结构： RBM 是一个两层神经网络，包括一个可见层和一个隐藏层。这两层之间的神经元是全连接的。 能量模型： RBM 是一个基于能量的概率模型。

人生若无悔，那该多无趣啊。     🎯作者主页： 追光者♂🔥          🌸个人简介：   💖[1] 计算机专业硕士研究生💖   🌿[2] 2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)🌿   🌟[3] 2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟   🏅[4] 阿里云社区特邀专家博主🏅   🏆[5] CSDN-人工智能领域优质创作者🏆</