パターン認識に制限付きボルツマン マシンを使用したいと考えています。パターン認識ではなく、パターンの分布を見つけるために実際に使用されていることに気づきました。次の論文を見ました: http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/uai_crbms.pdfこれは、ConditionalRBM と呼ばれる RBM の拡張機能を使用しているようです。それを実施したいと思います。私はすでに Contrastive Divergence を使用して RBM を実装しており、簡単にするために CRBM についてもそれに固執したいと思います。この論文では、対照的な発散をより正確なアルゴリズムに置き換えることに焦点を当てています。
論文で見たものから、3 つの重み行列を作成する必要があり (分類ベクトルも含める必要があるため) (論文の図 1 を参照)、それぞれを更新する方法がわかりません (つまり、どのように行列の変化に影響を与えるベクトルを作成します。)
誰かが私のためにこれを明確にするか、私がすでに実装した単純なRBMを使用して分類するためのアルゴリズムを提案してもらえますか?
ありがとう。