Вопросы с тегом «rbm»

Недавно я читал о глубоком обучении, и я запутался в терминах (или, скажем, технологиях). В чем разница между Сверточные нейронные сети (CNN), Ограниченные машины Больцмана (RBM) и Авто-кодеры?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

Мне было интересно, есть ли хорошие библиотеки R для глубокого изучения нейронных сетей? Я знаю , что это nnet, neuralnetи RSNNS, но ни один из них не кажется , осуществить глубокие методы обучения. Меня особенно интересует неконтролируемое обучение с последующим обучением и использование отсева для предотвращения коадаптации . / edit: …

56 r  neural-networks  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Я запутался. Есть ли разница между глубокими сетями убеждений и глубокими машинами Больцмана? Если так, то в чем разница?

28 machine-learning  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

У меня есть 50000 изображений, таких как эти два: Они изображают графики данных. Я хотел извлечь функции из этих изображений, поэтому я использовал код автоэнкодера, предоставленный Theano (deeplearning.net). Проблема в том, что эти автоэнкодеры, похоже, не изучают никаких функций. Я попробовал RBM, и это то же самое. Набор данных MNIST …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

Задний план: Да, Restricted Boltzmann Machine (RBM) МОЖЕТ использоваться для инициации весов нейронной сети. Также он МОЖЕТ использоваться «послойным» способом для построения сети глубокого убеждения (то есть для обучения уровня на вершине ( n - 1 ) -го уровня, а затем для обучения n + 1-й слой поверх n-го слоя …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

Я ищу статьи или тексты, которые сравнивают и обсуждают (эмпирически или теоретически): Алгоритмы деревьев повышения и принятия решений , такие как Random Forests или AdaBoost , и GentleBoost, применяются к деревьям решений. с Методы глубокого обучения, такие как ограниченные машины Больцмана , иерархическая временная память , сверточные нейронные сети и …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Справочная информация: Многие современные исследования за последние ~ 4 года (post alexnet ), похоже, отошли от использования генеративной предварительной подготовки для нейронных сетей для достижения современных результатов классификации. Например, лучшие результаты для mnist здесь включают только 2 статьи из 50 лучших, которые, кажется, используют генеративные модели, обе из которых являются …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

Почему их называют "машинами"? Есть ли в этом контексте слово «машина»? (Подобное название «линейное программирование» может сбивать с толку, но мы знаем, почему оно называется «программирование».)

14 svm  terminology  rbm  etymology 

Хотя я фактически занимался программированием на машинах Больцмана в классе физики, я не знаком с их теоретической характеристикой. Напротив, я знаю скромное количество о теории графических моделей (о первых нескольких главах книги Лауритцена « Графические модели» ). Вопрос: Есть ли какая-либо значимая связь между графическими моделями и машиной Больцмана? Является …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

Я понимаю, что предварительная подготовка используется, чтобы избежать некоторых проблем с обычным обучением. Если я использую обратное распространение, скажем, с помощью автоматического кодера, я знаю, что у меня возникнут проблемы со временем, потому что обратное распространение идет медленно, а также что я могу застрять в локальном оптимуме и не изучить …

10 machine-learning  neural-networks  backpropagation  rbm  pre-training 

Я изучаю ограниченную машину Больцмана (RBM) и у меня возникают некоторые проблемы с пониманием логарифмических расчетов вероятности относительно параметров RBM. Несмотря на то, что было опубликовано много исследовательских работ по УОКР, подробных шагов по производным инструментам нет. После поиска в Интернете я смог найти их в этом документе: Фишер А. …

10 references  rbm 

Я хочу рассчитать важность каждой входной функции, используя глубокую модель. Но я нашел только одну статью о выборе функций с использованием глубокого обучения - глубокий выбор функций . Они вставляют слой узлов, связанных с каждым объектом, непосредственно перед первым скрытым слоем. Я слышал, что сеть глубокого убеждения (DBN) также может …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm