Hammersley -Clifford 定理告诉我们,RBM的分布一定是Gibbs,因为它是 Markov Random Field,但是如何证明它的能量函数必须是以下形式:
您只需要验证表示 RBM 的图形模型是否满足您参考的文档中给出的 MRF 的定义。看这里的图片。
然后保证您可以将其写为在覆盖 G 的所有节点和边的团上定义的正函数的分解乘积。现在,该定理并没有说分解是唯一的。通过像这样的能量函数找到阶乘分解在数学上是方便且有意义的。您可以做的是,这个能量函数根据正函数为您提供概率分布的有效阶乘分解,正函数取决于图的最大派系。
在这种情况下,(最大)派系相当微不足道:只是节点对(再次看一下图表)。每对在总和中都有一个对应的项。当指数提高到时,总和变成正函数的乘积(指数是正函数),其中每个函数仅取决于对应于每个派系的两个变量。EE