欢迎使用 Kaiwu-Pytorch-Plugin

• 入门指南
  • 概述
  • Kaiwu-PyTorch-Plugin (KPP)
  • 预备知识
  • 1. 神经网络基础
  • 2. 玻尔兹曼机结构
  • 3. 能量函数与概率分布
  • 安装指南
  • 快速开始
  • 新手教程

• 理论基础
  • 1.1 自旋玻璃类比
  • 1.2 玻尔兹曼分布与平衡
  • 1.3 为什么需要噪声：逃离伪极小值
  • 1.4 重整化群：从微观自旋到宏观特征
  • 2.1 简要回顾：线性神经元及其局限
  • 2.2 循环网络与内容寻址记忆
  • 2.3 将 Hebbian 学习理解为能量雕塑
  • 3.1 定义目标：让真实数据具有低能量
  • 3.2 难以精确处理的配分函数问题
  • 3.3 对比散度
  • 4.1 经典玻尔兹曼机：可见单元与隐藏单元的对称性
  • 4.2 受限玻尔兹曼机（RBM）
  • 4.3 超越单层：面向深度学习的堆叠
  • 回顾：从统计物理到采样瓶颈

• 模块手册
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