我正在研究RBM(用于DBN)进行图像分类。我正在使用两个RBM层。第一个具有高斯可见单元和二进制隐藏单元,第二个具有二元可见单元和softmax隐藏单元。它运作得很好。我现在想尝试使用Noise Corretified Linear Unit作为隐藏层,但我不明白如何实现它们。我尝试的一切都导致了可怕的结果。
现在,如果我理解正确:ReLU的激活概率只是p = max(0,x + N(0,1)),但是如何对这些值进行采样以激活可见单位?噪声是否仅用于采样而非激活概率?
另一件事:在一些论文中,我看到噪声是N(0,1),而另一些则使用N(0,sigmoid(x))。
那么,激活函数应该是什么以及如何对值进行采样?
答案 0 :(得分:3)
显然:
使用max(0, x)
作为激活概率函数并使用max(0, x + N(0, Sigmoid(x))
进行抽样似乎适用于RBM。