作者loser113 (洨大鲁蛇ㄍ)
看板Physics
标题[问题] 机器学习RBM模型中的 能量函数解释
时间Sun Apr 19 10:50:03 2020
参考对岸之乎介绍
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40120848
模型概念图
https://pic3.zhimg.com/80/v2-b81b786ae6eb1bbaa1c04c7b3963e8ea_1440w.jpg
目前在学RBM里面用了一个能量函数 ( nergy function)
https://pic1.zhimg.com/80/v2-8f783076cd101380913929745026c7e0_1440w.jpg
利用物理概念但是 还是不太懂设置这函数的用意
目前已获得的讯息是能量越低越稳定
机器学习模型追求是准确度
里面演算法运算 是找到某个参数最大概似函数最大值 (这边数学部分就不多做解释)
使得联合函数最大
https://pic2.zhimg.com/80/v2-e0db53e5ff23cd01b8a8f11f965fb0e9_1440w.jpg
其中
https://pic3.zhimg.com/80/v2-148857ea03b7564bbf5bc500df86568a_1440w.jpg
理论上是每个P都相等机率相乘会最大 那不太懂这边追求每个P相近
用物理怎麽解释节点(每组V到模型的差异相近?)
或者更直接一点 怎麽解释追求 每个P相近 对於模型准确度有甚麽关系
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1F：→ CY2018: 网站点进去很黑所以没看，印象中在某篇算多体系统的paper 04/20 10:08
2F：→ CY2018: 中这里的P是拿来做Monte Carlo sampling，sample 出很多 04/20 10:08
3F：→ CY2018: 个system configuration後，用这些basis算出一个ground st 04/20 10:08
4F：→ CY2018: ate energy，再得出要最小化ground state energy的weight 04/20 10:08
5F：→ CY2018: gradient，得出下一组RBM参数，再做一样的事，直到最後会 04/20 10:08
6F：→ CY2018: 收敛到一组参数使得ground state energy最小。 04/20 10:08
7F：→ CY2018: 所以看你的目标函数是什麽，RBM主要作用在产生sample的机 04/20 10:12
8F：→ CY2018: 率那边，每次更新参数後机率分布会有些改变，最後收敛到会 04/20 10:12
9F：→ CY2018: 算出你目标函数极值的参数，大概是这样。 04/20 10:12
10F：推 NTUmaki: 感觉跟统计热力有点像 04/25 10:39