Villkorliga begränsade Boltzmann maskiner (CRBM) är rika probabilistiska modeller som nyligen har tillämpats på ett brett spektrum av problem, inklusive samarbetsfiltrering, klassificering och modellering rörelse fånga data. Även om stora framsteg har gjorts när det gäller att utbilda icke-villkorade ringpärmsmekanismer, är dessa algoritmer inte tillämpliga på villkorliga modeller och det har nästan inte gjorts något arbete med utbildning och generera förutsägelser från villkorade ringpärmsmekanismer för strukturerade utdataproblem. Vi hävdar först att standard Contrastive Diversity-baserat lärande kanske inte lämpar sig för utbildning av CRBM. Vi identifierar sedan två olika typer av strukturerade utdata förutsägelseproblem och föreslår en förbättrad inlärningsalgoritm för varje. Den första problemtypen är en där utdatautrymmet har godtycklig struktur men uppsättningen troliga utdatakonfigurationer är relativt liten, t.ex. i flermärkt klassificering. Det andra problemet är ett där utdatautrymmet är godtyckligt strukturerat men där utdatautrymmets variabilitet är mycket större, t.ex. i denoiserande bild eller pixelmärkning. Vi visar att de nya inlärningsalgoritmerna kan fungera mycket bättre än kontrasterande divergens på båda typerna av problem.
Nyligen föreslås en villkorlig RMBs för strukturerad output förutsägelse REF.
Conditional Restricted Boltzmann Machines for Structured Output Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}