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玻尔兹曼机训练算法.doc

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玻尔兹曼机训练算法
玻尔兹曼机训练算法
玻尔兹曼机训练算法
玻尔兹曼机训练算法
置输入层与隐蔽层之间的权值W1及隐蔽层与输出层之间的权值W２为[-１，＋1]间的任意值。
置时间计数t　＝：
把Ａk加到输入层,Ck加到输出层（）。
随机选择隐蔽层结点ｉ，，令其状态bi翻转:
计算由此而引起的网络总体能量变化
若,则确认这种状态变化。若,则计算概率：
其中T（t) ＞　0为当前温度。设λ为随机产生的正数，0 〈λ〈　 >λ，则接受这次状态的改变,否则不接受本次状态的改变，并将bi复位至原有状态。
若隐蔽层结点未全部考察，则挑选一新的隐蔽层结点,返回（２)。
置时间计数t = t +　1,并更新温度:
其中T0为初始温度。
返回（2)，直至对于，全局能量最低（）为止。此时认为网络达到平衡状态。
对于输入Ak，记录隐蔽层状态,存入向量Ｄk,为后续统计使用：
玻尔兹曼机训练算法
玻尔兹曼机训练算法
玻尔兹曼机训练算法
对每次输入Ａk及输出Cｋ，隐蔽层结点的稳态为Dk。统计第h个输入结点与第i个隐蔽层结点状态相同的概率Qhi，以及第i个隐蔽层结点与第j个输出结点状态相同的概率Riｊ：
，
其中Φ(x,y)为关联函数：
重置t = 1,将Ak，置于网络的输入端，而使输出端自由活动。重复步骤２和3,此时由bi翻转引起的全局能量变化:
并相应计算概率分布和
调整网络权结构：
重复步骤2—5，直至对于所有的,,，和都充分小为止。

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