On the mapping between Hopfield networks and Restricted Boltzmann\n Machines
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».