Máquina de Boltzman restringida
Recientemente he estado leyendo sobre el aprendizaje profundo y estoy confundido acerca de los términos (o decir tecnologías). Cuál es la diferencia entre Redes neuronales convolucionales (CNN), Máquinas de Boltzmann restringidas (RBM) y Codificadores
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...
Estoy confundido. ¿Hay alguna diferencia entre las redes de creencias profundas y las máquinas Deep Boltzmann? Si es así, ¿cuál es la
Tengo 50,000 imágenes como estas dos: Representan gráficos de datos. Quería extraer características de estas imágenes, así que utilicé el código del codificador automático proporcionado por Theano (deeplearning.net). El problema es que estos autoencoders no parecen aprender ninguna...
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...
Estoy buscando documentos o textos que comparen y discutan (ya sea empírica o teóricamente): Algoritmos de impulso y árboles de decisión como Random Forests o AdaBoost , y GentleBoost aplicado a los árboles de decisión. con Métodos de aprendizaje profundo como máquinas de Boltzmann...
Antecedentes: gran parte de la investigación moderna en los últimos ~ 4 años (post alexnet ) parece haberse alejado del uso de preentrenamiento generativo para redes neuronales para lograr resultados de clasificación de vanguardia. Por ejemplo, los mejores resultados para mnist aquí incluyen solo...
¿Por qué se llaman "máquinas"? ¿Hay un origen para la palabra "máquina" utilizada en este contexto? (Al igual que el nombre "programación lineal" puede ser confuso, pero sabemos por qué se llama
Estoy estudiando la máquina de Boltzmann restringida (RBM) y tengo algunos problemas para comprender los cálculos de probabilidad de registro con respecto a los parámetros de la RBM. Aunque se han publicado muchos trabajos de investigación sobre RBM, no hay pasos detallados de los derivados....
Entiendo que el entrenamiento previo se usa para evitar algunos de los problemas con la capacitación convencional. Si uso la retropropagación con, por ejemplo, un codificador automático, sé que voy a encontrar problemas de tiempo porque la retropropagación es lenta, y también que puedo quedar...
Si bien he hecho algo de programación con máquinas Boltzmann en una clase de física, no estoy familiarizado con su caracterización teórica. Por el contrario, sé una cantidad modesta sobre la teoría de los modelos gráficos (sobre los primeros capítulos del libro Graphical Models de Lauritzen...
Cuando usamos el algoritmo de aprendizaje de CD persistente para máquinas Bolzmann restringidas, comenzamos nuestra cadena de muestreo de Gibbs en la primera iteración en un punto de datos, pero a diferencia del CD normal, en las siguientes iteraciones no comenzamos sobre nuestra cadena. En cambio,...
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...
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
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...