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【分享】关于Boltzmann 的计算代码（MATLAB）
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考虑到Boltzmann分布确实在模拟过程的重要性， 曾经收集过该类代码（只是玻尔兹曼机），先共享给大家（经典算法，需要修正）。 玻尔兹曼机【BM，BoltzmannMachine】在工作阶段的搜索法不能保证获得全部最优解的问题 用法及示例如下： Usage: [MINIMUM,FVAL] = ANNEAL(LOSS,NEWSOL,[OPTIONS]); MINIMUM is the solution which generated the smallest encountered value when input into LOSS. FVAL is the value of the LOSS function evaluated at MINIMUM. OPTIONS = ANNEAL(); OPTIONS is the default options structure. 这是一段非常小的matlab程序，实现了遗传退火算法的模拟。 Example: The so-called six-hump camelback function has several local minima in the range -3<=x<=3 and -2<=y<=2. It has two global minima, namely f(-0.0898,0.7126) = f(0.0898,-0.7126) = -1.0316. We can define and minimise it as follows: camel = @(x,y)(4-2.1*x.^2+x.^4/3).*x.^2+x.*y+4*(y.^2-1).*y.^2; loss = @(p)camel(p(1),p(2)); [x f] = anneal(loss,[0 0]) We get output: Initial temperature: 1 Final temperature: 3.21388e-007 Consecutive rejections: 1027 Number of function calls: 6220 Total final loss: -1.03163 x = -0.0899 0.7127 f = -1.0316 Which reasonably approximates the analytical global minimum (note that due to randomness, your results will likely not be exactly the same). 源代码原文下载： General simulated annealing algorithm anneal Minimizes a function with the method of simulated annealing (Kirkpatrick et al., 1983) 另上传一份程序，可以直接运行，供大家使用： http://d.namipan.com/d/1a59bf99e ... f5c0af5dd9a41790000 这是一个C语言编写的模拟退火算法的玻尔兹曼机，它实现了Boltzmann玻尔兹曼机的学习训练。通过仿真神经网络，实现在多个输入输出神经元间，训练权重和阈值，从而收敛。 |
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