On the mapping between Hopfield networks and Restricted Boltzmann\n Machines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hopfield networks (HNs) and Restricted Boltzmann Machines (RBMs) are two\nimportant models at the interface of statistical physics, machine learning, and\nneuroscience. Recently, there has been interest in the relationship between HNs\nand RBMs, due to their similarity under the statistical mechanics formalism. An\nexact mapping between HNs and RBMs has been previously noted for the special\ncase of orthogonal (uncorrelated) encoded patterns. We present here an exact\nmapping in the case of correlated pattern HNs, which are more broadly\napplicable to existing datasets. Specifically, we show that any HN with $N$\nbinary variables and $p<N$ arbitrary binary patterns can be transformed into an\nRBM with $N$ binary visible variables and $p$ gaussian hidden variables. We\noutline the conditions under which the reverse mapping exists, and conduct\nexperiments on the MNIST dataset which suggest the mapping provides a useful\ninitialization to the RBM weights. We discuss extensions, the potential\nimportance of this correspondence for the training of RBMs, and for\nunderstanding the performance of deep architectures which utilize RBMs.\n
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle