受限玻爾茲曼機RBM到底能不能特徵提取?

時間 2021-06-02 22:16:26

1樓:

我覺得用特徵這個詞不是很合適,因為其實我們需要的是提取對目標問題的表述,而這個表述不一定是要基於特徵的,我覺得還是用模式這個詞比較合適,就是我們要完成對目標問題模式的提取或者表達。

用特徵提取這個詞的隱含的意思就是,我要在網路結構中明白的看到這個所謂的特徵的物理的呈現和儲存,而且是一種區域性的儲存,我們可以指著網路的某個位置說,看,這就是那個特徵。但是可能客觀世界並不是這樣的。比如引力場方程就是乙個對世界規則的乙個分布式的儲存,它也提取了這個世界的執行規則的特徵或者模式,但是你看不到這個模式存在哪個位置,它是儲存在整個時空中的。

看到有用RBM來尋找和表示多體量子系統的基態的工作,通過學習,這個網路的確儲存和提取了某個系統基態的特徵,但是這是儲存於全網路的,這個模式和常見的CNN的區域性的特徵的提取和儲存模式是不同的。

所以,個人呢還是傾向用網路是否可以表達目標物件的模式這個說法,從這個角度看,RBM肯定具有完成這個任務的能力。

受限制玻爾茲曼機 RBM 以及自編碼器 Autoencoder

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