【摘 要】
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目前大部分受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann machines,RBMs）训练算法都是以多步Gibbs采样为基础的采样算法.本文针对多步Gibbs采样过程中出现的采样发散和训练速度过慢的
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目前大部分受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann machines,RBMs）训练算法都是以多步Gibbs采样为基础的采样算法.本文针对多步Gibbs采样过程中出现的采样发散和训练速度过慢的问题,首先,对问题进行实验描述,给出了问题的具体形式;然后,从马尔科夫采样的角度对多步Gibbs采样的收敛性质进行了理论分析,证明了多步Gibbs采样在受限玻尔兹曼机训练初期较差的收敛性质是造成采样发散和训练速度过慢的主要原因;最后,提出了动态Gibbs采样算法,给出了对比仿真实验.实验结果表明,动态
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