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自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。
第1章 - 非二进制稳定器代码
量子误差校正代码是由Shor [54]引入的，因为对量子算法的实际实施产生了严重的怀疑。从那以后，该领域取得了迅速的进步，Gottesman和Calderbank等人的开拓性工作[10，22]重现了量子稳定器代码理论的基础的丰富结构。他们的工作刺激了许多研究人员研究二进制量子代码，请参见[5-7,9,11,14–14–17,21,23,24,26–26–32,32,37,38,38,40,40,47,47,50,54,56–59]。该理论后来扩展到非二元案例[1-3,8,12,13,18,19,25，31，33，33，36,39，45，48，49，49，51-53]。本文调查了非稳定器代码的理论 - 可以说是最重要的量子代码类别。存在适当的机械来紧凑地描述它们，并通过经典的编码理论建立有用的连接。此外，它们非常适合容忍故障的实现，从实际的角度来看，它们非常有吸引力。