# 2.13. 神经网络模型（无监督） 校验者: [@不将就](https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh) 翻译者: [@夜神月](https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh) ## 2.13.1. 限制波尔兹曼机 Restricted Boltzmann machines (RBM)（限制玻尔兹曼机）是基于概率模型的无监督非线性特征学习器。当用 RBM 或 RBMs 中的层次结构提取的特征在馈入线性分类器（如线性支持向量机或感知机）时通常会获得良好的结果。 该模型对输入的分布作出假设。目前，scikit-learn 只提供了 [`BernoulliRBM`](generated/sklearn.neural_network.BernoulliRBM.html#sklearn.neural_network.BernoulliRBM "sklearn.neural_network.BernoulliRBM")，它假定输入是二值的，或者是 0 到 1 之间的值，每个值都编码特定特征被激活的概率。 RBM 尝试使用特定图形模型最大化数据的可能性。所使用的参数学习算法（ [Stochastic Maximum Likelihood](#sml) （随机最大似然））要防止特征表示偏离输入数据，这使得它们能学习到有趣的特征，但使得该模型对于小数据集不太有用且通常对于密度估计无效。 该方法随着独立RBM的权重初始化深层神经网络而普及。这种方法被称为无监督的预训练（unsupervised pre-training）。 [](../auto_examples/neural_networks/plot_rbm_logistic_classification.html) 示例: - [Restricted Boltzmann Machine features for digit classification](../auto_examples/neural_networks/plot_rbm_logistic_classification.html#sphx-glr-auto-examples-neural-networks-plot-rbm-logistic-classification-py) ### 2.13.1.1. 图形模型和参数化 RBM 的图形模型是一个全连接的二分图（fully-connected bipartite graph）。 节点是随机变量，其状态取决于它连接到的其他节点的状态。 因此，为了简单起见，模型被参数化为连接的权重以及每个可见和隐藏单元的一个偏置项。 我们用能量函数衡量联合概率分布的质量:  在上面的公式中，  和  分别是可见层和隐藏层的偏置向量。 模型的联合概率是根据能量来定义的:  “限制”是指模型的二分图结构，它禁止隐藏单元之间或可见单元之间的直接交互。 这代表以下条件独立性成立:  二分图结构允许使用高效的块吉比斯采样(block Gibbs sampling)进行推断。 ### 2.13.1.2. 伯努利限制玻尔兹曼机 在 [`BernoulliRBM`](generated/sklearn.neural_network.BernoulliRBM.html#sklearn.neural_network.BernoulliRBM "sklearn.neural_network.BernoulliRBM") 中，所有单位都是二进制随机单元。 这意味着输入数据应该是二进制的，或者在 0 和 1 之间的实数值表示可见单元活跃或不活跃的概率。 这是一个很好的字符识别模型，其中的关注点是哪些像素是活跃的，哪些不是。 对于自然场景的图像，它不再适合，因为背景，深度和相邻像素的趋势取相同的值。 每个单位的条件概率分布由其接收的输入的sigmoid函数给出:  其中  是Sigmoid函数:  ### 2.13.1.3. 随机最大似然学习 在 [`BernoulliRBM`](generated/sklearn.neural_network.BernoulliRBM.html#sklearn.neural_network.BernoulliRBM "sklearn.neural_network.BernoulliRBM") 函数中实现的学习算法被称为随机最大似然（Stochastic Maximum Likelihood (SML)）或持续对比发散（Persistent Contrastive Divergence (PCD)）。由于数据的似然函数的形式，直接优化最大似然是不可行的:  为了简单起见，上面的等式是针对单个训练样本所写的。相对于权重的梯度由对应于上述的两个项构成。根据它们的符号，它们通常被称为正梯度和负梯度。在这种实现中，按照小批量梯度（mini-batches of samples ）对梯度进行计算。 在 maximizing the log-likelihood （最大化对数似然度）的情况下，正梯度使模型更倾向于与观察到的训练数据兼容的隐藏状态。由于 RBM 的二分体结构，可以有效地计算。然而，负梯度是棘手的。其目标是降低模型偏好的联合状态的能量，从而使数据保持真实。可以通过马尔可夫链蒙特卡罗近似，使用块 Gibbs 采样，通过迭代地对每个给定另一个的  和  进行采样，直到链混合。以这种方式产生的样品有时被称为幻想粒子。这是无效的，很难确定马可夫链是否混合。 对比发散方法建议在经过少量迭代后停止链， 通常为 1.该方法快速且方差小，但样本远离模型分布。 持续的对比分歧解决这个问题。而不是每次需要梯度启动一个新的链，并且只执行一个 Gibbs 采样步骤，在 PCD 中，我们保留了在每个权重更新之后更新的  Gibbs 步长的多个链（幻想粒子）。这使得颗粒更彻底地探索空间. 参考文献: - [“A fast learning algorithm for deep belief nets”](http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/fastnc.pdf)G. Hinton, S. Osindero, Y.-W. Teh, 2006 - [“Training Restricted Boltzmann Machines using Approximations to the Likelihood Gradient”](http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/pcd/pcd.pdf)T. Tieleman, 2008