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Restricted Boltzmann machine: Recent advances and mean-field theory

Chinese Physics B 2021年第4期30卷 1-24页

作者： Aurélien Decelle Cyril Furtlehner Departamento de Fìsica Téorica I Universidad Complutense28040 MadridSpain tau team inria saclay&lisn universitéparis saclay Orsay 91405France

This review deals with restricted Boltzmann machine(RBM) under the light of statistical *** RBM is a classical family of machine learning(ML) models which played a central role in the development of deep *** it as a spin glass model and exhibiting various links with other models of statistical physics,we gather recent results dealing with mean-field theory in this *** the functioning of the RBM can be analyzed via the phase diagrams obtained for various statistical ensembles of RBM,leading in particular to identify a compositional phase where a small number of features or modes are combined to form complex *** we discuss recent works either able to devise mean-field based learning algorithms;either able to reproduce generic aspects of the learning process from some ensemble dynamics equations or/and from linear stability arguments.

关键词： restricted Boltzmann machine(RBM) machine learning statistical physics

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