【发布时间】：2012-12-13 03:43:54
【问题描述】：
我想使用受限玻尔兹曼机进行模式识别。 我注意到它们实际上用于查找模式中的分布而不是模式识别。我查看了以下论文：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/uai_crbms.pdf，它似乎使用了 RBM 的扩展，称为 ConditionalRBM。我想实现这一点。我已经使用 Contrastive Divergence 来实现 RBM，为了简单起见，我想坚持使用 CRBM。这篇论文的重点是用更准确的算法代替对比发散。
根据我在论文中看到的，我现在需要创建三个权重矩阵（因为现在我还必须包含分类向量）（参见论文中的图 1），我不知道如何更新它们中的每一个（即如何创建会影响矩阵变化的向量。）
有人可以为我澄清一下，或者建议一种使用我已经实现的简单 RBM 进行分类的算法吗？
谢谢。
【问题讨论】：
标签： machine-learning neural-network