制限付きボルツマンマシン

Question

現在、deepnetパッケージを使用してRでRBMを作成しようとしています.3入力ポイントのデータセットを使用してRBMを訓練しました。ネットワークをトレーニングした後、2セットのバイアスと2セットのバイアスがあります。 私のコードは、私が2.Iのセットで得られた結果は、他のマトリックスはどういう意味2 2×3重量matrix.Whatを得た。この

a<-matrix(c(1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1),nrow=4,ncol=3,byrow=T) 
RBM_trn<-rbm.train(a, 2, numepochs = 30, batchsize = 100, learningrate=0.8, 
momentum =0.5 ,visible_type = "bin",hidden_type = "bin" , cd = 1) 
RBM_trn 

のように動作しますか？この

Answer 1

チェック：https://github.com/cran/deepnet/blob/master/R/rbm_train.R

ここで、W及びBは、コスト関数を最適化するために、確率的（またはミニバッチ）勾配降下を使用して、すべての反復で学習量とバイアスに相当するが、VWとVBは、（同様に運動量を兼ね備え騒々しい体重の更新を最小限に抑えるのに役立ちます）。