Vi presenterar en teoretisk analys av Gaussian-binary begränsade Boltzmann maskiner (GRBMs) ur perspektivet av densitet modeller. Den viktigaste aspekten av denna analys är att visa att GRBMs kan formuleras som en begränsad blandning av Gaussians, vilket ger en mycket bättre inblick i modellens kapacitet och begränsningar. Vi visar vidare att GRBM kan lära sig meningsfulla funktioner utan att använda en legaliseringsterm och att resultaten är jämförbara med resultaten från oberoende komponentanalys. Detta illustreras både för en tvådimensionell separation av blinda källor och för modellering av naturliga bildlappar. Våra resultat exemplifierar att rapporterade svårigheter i utbildning GRBMs beror på misslyckandet med utbildningen algoritm snarare än själva modellen. Baserat på vår analys får vi en bättre utbildning och visar empiriskt att det leder till snabbare och mer robust utbildning av GRBMs. Slutligen jämför vi olika provtagningsalgoritmer för utbildning av GRBMs och visar att kontrasterande divergence presterar bättre än träningsmetoder som använder en ihållande Markovkedja.
Litteraturen REF gjorde en teoretisk analys på Gaussian-binary begränsade Boltzmann maskiner (GRBMs) med beaktande av densitet modellerna.
Gaussian-binary restricted Boltzmann machines for modeling natural image statistics
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}