Piiratud Boltzmanni masin (RBM)

Autor: Roger Morrison
Loomise Kuupäev: 27 September 2021
Värskenduse Kuupäev: 10 Mai 2024
Anonim
Stanford Seminar - "Deep Learning for Dummies" Carey Nachenberg of Symantec and UCLA CS
Videot: Stanford Seminar - "Deep Learning for Dummies" Carey Nachenberg of Symantec and UCLA CS

Sisu

Definitsioon - mida tähendab piiratud Boltzmanni masin (RBM)?

Piiratud Boltzmanni masin (RBM) on kunstliku närvivõrgu tüüp, mille leiutas masinõppe ja närvivõrkude kujundamise teerajaja Geoff Hinton.


Seda tüüpi generatiivne võrk on kasulik filtreerimiseks, funktsioonide õppimiseks ja klassifitseerimiseks ning selles kasutatakse mõnda tüüpi mõõtmete vähendamist, et aidata lahendada keerulisi sisendeid.

Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.

Techopedia selgitab Piiratud Boltzmanni masinat (RBM)

Piiratud Boltzmanni masin on nn, kuna mudelis pole kihtide vahelist suhtlust, mis on mudeli “piirang”. Eksperdid selgitavad, et RBM-sõlmed teevad „stohhastilisi” otsuseid või et need tehakse juhuslikult. Erinevad kaalud muudavad sisendi struktuuri ja aktiveerimisfunktsioonid töötlevad sõlme väljundit. Nagu muud tüüpi sarnased süsteemid, töötab piiratud Boltzmanni masin masinõppe tulemuste saavutamiseks sisestuskihtide, peidetud kihtide ja väljundkihtidega. RBM on olnud kasulik ka keerukamate mudelite, näiteks sügava veendumuse võrkude loomisel, koondades üksikud RBMid.