Pertanyaan yang diberi tag «rbm»

Baru-baru ini saya telah membaca tentang pembelajaran yang mendalam dan saya bingung tentang istilah (atau mengatakan teknologi). Apa perbedaan antara Jaringan saraf convolutional (CNN), Mesin Boltzmann terbatas (RBM) dan Penyandi otomatis?

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

Saya bertanya-tanya apakah ada perpustakaan R yang bagus di luar sana untuk mempelajari jaringan saraf yang dalam? Aku tahu ada yang nnet, neuralnetdan RSNNS, namun tidak satupun dari ini tampaknya menerapkan metode pembelajaran yang mendalam. Saya terutama tertarik pada yang tidak diawasi diikuti oleh pembelajaran yang diawasi, dan menggunakan dropout …

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

Saya bingung. Apakah ada perbedaan antara jaringan kepercayaan Deep dan Deep Boltzmann Machines? Jika demikian, apa bedanya?

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

Saya memiliki 50.000 gambar seperti ini: Mereka menggambarkan grafik data. Saya ingin mengekstrak fitur dari gambar-gambar ini sehingga saya menggunakan kode autoencoder yang disediakan oleh Theano (deeplearning.net). Masalahnya adalah, autoencoder ini sepertinya tidak mempelajari fitur apa pun. Saya sudah mencoba RBM dan itu sama. Dataset MNIST menyediakan fitur yang bagus …

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

Latar Belakang: Ya, Mesin Boltzmann Terbatas (RBM) DAPAT digunakan untuk memulai bobot jaringan saraf. Juga BISA digunakan dalam cara "lapis demi lapis" untuk membangun jaringan kepercayaan yang mendalam (yaitu, untuk melatih lapisan ke- di atas lapisan , dan kemudian untuk melatih layer ke- di atas layer ke- , bilas dan …

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

Saya mencari makalah atau teks yang membandingkan dan mendiskusikan (baik secara empiris atau teoritis): Algoritma Boosting dan Decision tree seperti Random Forests atau AdaBoost , dan GentleBoost diterapkan pada pohon keputusan. dengan Metode pembelajaran yang dalam seperti Mesin Boltzmann Terbatas , Memori Temporal Hirarki , Jaringan Neural Konvolusional , dll. …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Latar belakang: Banyak penelitian modern dalam ~ 4 tahun terakhir (post alexnet ) tampaknya telah beralih dari menggunakan pretraining generatif untuk jaringan saraf untuk mencapai hasil klasifikasi seni yang mutakhir. Sebagai contoh, hasil teratas untuk mnist di sini hanya mencakup 2 makalah dari 50 teratas tampaknya menggunakan model generatif, yang …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

Mengapa mereka disebut "mesin"? Apakah ada asal kata "mesin" yang digunakan dalam konteks ini? (Seperti nama "pemrograman linier" dapat membingungkan tetapi kita tahu mengapa ini disebut "pemrograman.")

14 svm  terminology  rbm  etymology 

Sementara saya benar-benar telah melakukan beberapa pemrograman dengan mesin Boltzmann di kelas fisika, saya tidak akrab dengan karakterisasi teoretis mereka. Sebaliknya, saya tahu sedikit tentang teori model grafis (tentang beberapa bab pertama buku Lauritzen, Graphical Models ). Pertanyaan: Apakah ada hubungan yang bermakna antara model grafis dan mesin Boltzmann? Apakah …

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

Saya mengerti bahwa pelatihan awal digunakan untuk menghindari beberapa masalah dengan pelatihan konvensional. Jika saya menggunakan backpropagation dengan, katakanlah autoencoder, saya tahu saya akan mengalami masalah waktu karena backpropagation lambat, dan saya juga bisa terjebak dalam optima lokal dan tidak mempelajari fitur-fitur tertentu. Apa yang saya tidak mengerti adalah bagaimana …

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

Saya sedang mempelajari Mesin Boltzmann Terbatas (RBM) dan saya mengalami beberapa masalah dalam memahami perhitungan kemungkinan log sehubungan dengan parameter RBM. Meskipun banyak makalah penelitian tentang RBM telah diterbitkan, tidak ada langkah rinci dari turunannya. Setelah mencari online, saya dapat menemukannya di dokumen ini: Fischer, A., & Igel, C. (2012). …

10 references  rbm 

Saya ingin menghitung pentingnya setiap fitur input menggunakan model yang mendalam. Tetapi saya hanya menemukan satu makalah tentang pemilihan fitur menggunakan pembelajaran mendalam - pemilihan fitur dalam . Mereka menyisipkan lapisan node yang terhubung ke setiap fitur secara langsung, sebelum lapisan tersembunyi pertama. Saya mendengar bahwa jaringan kepercayaan yang mendalam …

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

Saat menggunakan algoritme pembelajaran CD persisten untuk Mesin Bolzmann Terbatas, kami memulai rantai pengambilan sampel Gibbs kami pada iterasi pertama pada titik data, tetapi bertentangan dengan CD normal, dalam mengikuti iterasi kami tidak memulai rantai kami. Alih-alih, kita mulai dari mana rantai sampel Gibbs dalam iterasi sebelumnya berakhir. Dalam algoritma …

9 machine-learning  neural-networks  rbm 

Saya sangat baru di RBM, mencoba menulis program RBM sekarang. Maaf jika ini pertanyaan konyol dan / atau sudah dijawab di sini. Saya telah membaca beberapa artikel online, dan pertanyaan di sini, tetapi saya tidak dapat menemukan apa pun tentang cara memperbarui bias (atau bobot bias). Saya telah membaca tentang …

8 deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Saya memiliki data yang menggambarkan seberapa sering suatu peristiwa berlangsung selama satu jam ("angka per jam", nph) dan berapa lama acara berlangsung ("durasi dalam detik per jam", dph). Ini adalah data asli: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, 15.3750000002237, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution