Un tipo de arquitectura de red neuronal profunda que permite un entrenamiento previo no supervisado por capas.
Tengo la impresión de que cuando las personas se refieren a una red de "creencias profundas", se trata básicamente de una red neuronal pero muy grande. ¿Es esto correcto o una red de creencias profundas también implica que el algoritmo en sí mismo es diferente (es decir, no alimenta la red neuronal...
Me preguntaba si hay buenas bibliotecas R para redes neuronales de aprendizaje profundo. Sé que está el nnet,, neuralnety RSNNS, pero ninguno de estos parece implementar métodos de aprendizaje profundo. Estoy especialmente interesado en el aprendizaje no supervisado seguido del aprendizaje...
Soy nuevo en el área de aprendizaje profundo y para mí el primer paso fue leer artículos interesantes del sitio deeplearning.net. En artículos sobre aprendizaje profundo, Hinton y otros hablan principalmente de aplicarlo a problemas de imagen. ¿Puede alguien intentar responderme? ¿Se puede aplicar...
Estoy buscando un documento que pueda ayudar a dar una guía sobre cómo elegir los hiperparámetros de una arquitectura profunda, como codificadores automáticos apilados o redes de confianza profunda. Hay muchos hiperparámetros y estoy muy confundido sobre cómo elegirlos. Además, el uso de la...
Estoy confundido. ¿Hay alguna diferencia entre las redes de creencias profundas y las máquinas Deep Boltzmann? Si es así, ¿cuál es la
Así que estoy tratando de hacer un entrenamiento previo en imágenes de humanos usando redes convolucionales. Leí los documentos ( Paper1 y Paper2 ) y este enlace de stackoverflow , pero no estoy seguro de entender la estructura de las redes (no está bien definido en los
Estaba escuchando una charla y vi esta diapositiva: Que tan cierto
Fondo: Sí, la máquina de Boltzmann restringida (RBM) PUEDE usarse para iniciar los pesos de una red neuronal. También puede ser utilizado de una manera "capa por capa" para construir una red profunda creencia (es decir, para entrenar a un capa -ésima en la parte superior de ( n - 1 ) capa de...
Con todos los medios de comunicación y exageraciones sobre el aprendizaje profundo en estos días, leí algunas cosas elementales al respecto. Acabo de descubrir que es solo otro método de aprendizaje automático para aprender patrones a partir de datos. Pero mi pregunta es: ¿dónde brilla y por qué...
Estoy luchando por hacer la conexión matemática entre una red neuronal y un modelo gráfico. En los modelos gráficos, la idea es simple: la distribución de probabilidad se factoriza de acuerdo con las camarillas en el gráfico, y los potenciales generalmente son de la familia exponencial. ¿Existe...
En " Redes convolucionales de creencias profundas para el aprendizaje escalable sin supervisión de representaciones jerárquicas " por Lee et. al. ( PDF ) Se proponen DBN convolucionales. También se evalúa el método para la clasificación de imágenes. Esto suena lógico, ya que hay características de...
En términos de la diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo, podemos enumerar varios elementos, como la inclusión de más capas, un conjunto de datos masivo, un hardware de computadora potente para hacer posible el entrenamiento del modelo complicado. Además de estos, ¿hay alguna...
Quiero calcular la importancia de cada característica de entrada usando el modelo profundo. Pero solo encontré un artículo sobre la selección de características mediante el aprendizaje profundo: la selección de características profundas . Insertan una capa de nodos conectados a cada entidad...
Después de leer muchos documentos de aprendizaje profundo, una especie de sentimiento brusco es que existen muchos trucos en el entrenamiento de la red para obtener un rendimiento mejor de lo normal. Desde la perspectiva de la aplicación de la industria, es muy difícil desarrollar este tipo de...
Soy muy nuevo en RBM, estoy intentando escribir un programa RBM ahora. Lo siento si esta es una pregunta tonta y / o respondida aquí ya. He leído algunos artículos en línea y preguntas aquí, pero no puedo encontrar nada sobre cómo actualizar los sesgos (o los pesos de sesgo). He leído acerca de...
¿Es posible lograr resultados de vanguardia utilizando solo la propagación hacia atrás (sin entrenamiento previo )? ¿O es para que todos los enfoques de récord utilicen alguna forma de pre-entrenamiento? ¿La retropropagación sola es lo suficientemente
¿Cuál es la diferencia entre la red de creencias profundas y la red convexa profunda
Acabo de comenzar a usar el paquete autoencoder en R. Las entradas a la autoencode()función incluyen lambda, beta, rho y epsilon. ¿Cuáles son los límites de estos valores? ¿Varían para cada función de activación? ¿Se llaman estos parámetros "hiperparámetros"? Suponiendo un autoencoder disperso,...