Estoy estudiando los BM y los RBM. ¿Estoy en lo cierto al entender que modelamos la fase "libre" / o "negativa" del modelo no sujetando los datos a ningún dato, sino ejecutando el modelo hasta la convergencia con un vector de datos aleatorio y un conjunto aleatorio de pesos? Si todo es aleatorio, ¿la distribución estacionaria depende pura y exclusivamente del número de unidades ocultas y visibles y de la función de activación específica?
Respuesta
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distantTransformer
Puntos
16
No, en la fase negativa se utilizan los pesos actuales, los sesgos (no un conjunto aleatorio de pesos). Así que la distribución estacionaria es sólo una función de la matriz de pesos actual, los sesgos (y la función de activación).
Lo que se intenta estimar en la fase negativa es la distribución de los estados (x y h) dado el modelo (que está parametrizado por sus pesos y sesgos).
