Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence(以下简称 PoE)是 DBN 和深度学习理论的 肇始之篇,最近在爬梳和学习 RBM 的相关知识时,发 现训练 RBM 时使用的对比散度算法在各种中英文资料 中都不甚详解,有些只是一带而过,不明就里,为什么 使用对比散度算法能够近似原来的目标函数,为什么一 步迭代就能得到较好的收敛结果?诸如此类的问题,一 直困扰于心。所以最终还是把这篇开山之作翻了出来, 仔细阅读后,发现很多关于算法的基本思路和出发点, Hinton 已经提及,只是我们没有太多在意,这里便是把 这篇论文重新阅读后的笔记整理出来,以供再来者借鉴。

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