Deep Belief Network – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
TensorFlow で制約ボルツマンマシン (RBM : restricted Boltzmann machines) 制約ボルツマンマシン ニューラルネットワークの層の教師なし学習・事前学習としては、AutoEncoder 以前に RBM – restricted Boltzmann machines, 制約（制限つき）ボルツマンマシン – があります。RBM は相互結合型で無向グラフィカルモデル（= 確率変数の関係を記述）として定義され確率分布が導入されます。Deep Belief Network のビルディングブロックであり深層学習の重要なパーツです。 RBM は EBM – Energy-based モデル（後述）から導出すべきですが、概要を簡単に説明しておきますと、まず BM – ボルツマンマシンは自己結合がない相互結合型ネットワークで、無向 (undirected) グラフ、
RBMから考えるDeep Learning ～黒魔術を添えて～ - Qiita
ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう
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