contrastive divergence
时间: 2023-08-15 12:06:09 浏览: 217
对比散度(Contrastive Divergence,CD)是一种用于训练受限玻尔兹曼机(RBM)的方法。它是一种近似的梯度下降算法,用于最大化RBM的对数似然函数。
在CD算法中,首先从训练数据中初始化可见层的状态,然后通过RBM的正向和反向传播来计算可见层和隐藏层之间的联合概率。接下来,通过重复执行这个过程,将生成的样本作为可见层的状态进行更新,直到达到稳定状态。
CD算法的核心思想是通过比较两个分布之间的差异来近似计算梯度。具体地,它通过计算正样本和负样本之间的平均对数概率差异来估计梯度,并使用该梯度来更新RBM的参数。
尽管CD算法是一种近似方法,但在实践中已经被证明是有效的,并且在训练RBM和其他概率生成模型中得到广泛应用。
相关问题
试比较 CE,CV,QCV 理论的优点及其局限性
好的,针对您的问题,CE (Cross-Entropy)、CV (Contrastive Divergence) 和 QCV (Quasi-likelihood based Contrastive Divergence) 理论都是在生成模型中用于训练的算法。
CE 理论的优点是简单易用,性能稳定可靠,而且在大多数情况下都可以取得不错的效果。但是,CE 理论的局限性也比较明显,就是其对于少量的训练数据非常敏感,容易造成过拟合等问题。
CV 理论是一种采样优化算法,可以在参数未知的情况下对模型进行训练。其优点是可以用于处理大规模数据,并且收敛速度较快,但是需要进行多轮采样来保证最终结果的准确性,而且对于复杂模型的收敛效果也有一定限制。
QCV 理论则是一种基于似然函数的采样优化算法,在处理大规模数据时效果优于 CV 算法,同时其收敛速度也比 CV 算法更快。但是,QCV 理论的训练结果对于训练样本的分布、噪声以及采样策略等因素都有一定的依赖性,因此需要进行合理的样本选择和采样策略设计。
总的来说,针对不同的任务和数据特点,不同的训练算法都有其优点和局限性,需要根据实际情况进行选择和应用。
energy model
引用中提到了EBM(energy-based models)是一种统一的建模框架,通过能量函数捕获变量之间的依赖性来生成模型。它可以被用于无向图模型和深度生成模型等任务。引用[2]中提到了EBM在捕获real-world instance所基于的相对密度流形方面存在困难。而GAN模型能够生成高质量的样本,但是缺乏明确的能量目标,泛化性能一般。因此,将GAN模型和EBM模型结合可以融合两种方法的优点。引用中提到了学习深度能量模型的两种常见方法,一种是contrastive divergence,另一种是Amortized MLE。根据以上引用信息,energy model是指通过能量函数来建模变量之间依赖关系的模型,可以用于生成模型、无向图模型等任务,并且可以与GAN模型结合来融合两种方法的优点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PaperNotes(9)-Learning deep energy model: contrastive divergence vs. Amortized MLE](https://blog.csdn.net/sinat_40624829/article/details/109704433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]