rbm पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में मैं गहरी शिक्षा के बारे में पढ़ रहा हूं और मैं शर्तों (या कहूँ प्रौद्योगिकियों) के बारे में उलझन में हूं। दोनों के बीच क्या अंतर है संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNN), प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मन मशीनें (आरबीएम) और ऑटो एनकोडर?

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

मैं सोच रहा था कि वहाँ कोई अच्छा आर पुस्तकालयों वहाँ गहरी सीखने तंत्रिका नेटवर्क के लिए है? मैं वहाँ पता nnet, neuralnetहै, और RSNNSहै, लेकिन इनमें से कोई भी गहरी शिक्षण विधियों को लागू करने लगते हैं। मैं विशेष रूप से पर्यवेक्षित सीखने के बाद अनपरावीकृत में रुचि रखता …

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मैं उलझन में हूं। क्या डीप विश्वास नेटवर्क और डीप बोल्ट्ज़मैन मशीनों के बीच अंतर है? यदि हां, तो क्या अंतर है?

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मेरे पास इन दोनों के रूप में 50,000 चित्र हैं: वे डेटा के ग्राफ़ को दर्शाते हैं। मैं इन छवियों से सुविधाओं को निकालना चाहता था, इसलिए मैंने थीनो (deeplearning.net) द्वारा प्रदान किए गए ऑटोकेन कोड का उपयोग किया। समस्या यह है कि, इन ऑटोसेनोडर्स को कोई भी विशेषता नहीं …

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पृष्ठभूमि: हां, प्रतिबंधित बोल्ट्जमन मशीन (आरबीएम) का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के भार को आरंभ करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा इसका उपयोग "लेयर-बाय-लेयर" तरीके से एक गहरी विश्वास नेटवर्क बनाने के लिए किया जा सकता है (यानी, -th लेयर को -th लेयर के शीर्ष पर , और …

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

मैं ऐसे पत्रों या ग्रंथों की तलाश कर रहा हूं, जिनकी तुलना और चर्चा (अनुभवजन्य या सैद्धांतिक रूप से): बढ़ाने और निर्णय के पेड़ जैसे एल्गोरिदम रैंडम वन या AdaBoost , और GentleBoost निर्णय वृक्ष के लिए आवेदन किया। साथ में डीप लर्निंग मेथड्स जैसे रिस्ट्रिक्टेड बोल्ट्जमैन मशीन , हायरार्चिकल …

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पृष्ठभूमि: विगत ४ वर्षों में बहुत से आधुनिक शोध (पोस्ट एलेक्सनेट ) कला वर्गीकरण परिणामों की स्थिति को प्राप्त करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के लिए सामान्य ढोंग का उपयोग करने से दूर चले गए हैं। उदाहरण के लिए, यहाँ mnist के लिए शीर्ष परिणामों में शीर्ष 50 के केवल …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

उन्हें "मशीन" क्यों कहा जाता है? क्या इस संदर्भ में "मशीन" शब्द का मूल है? (नाम की तरह "रैखिक प्रोग्रामिंग" भ्रामक हो सकती है लेकिन हम जानते हैं कि इसे "प्रोग्रामिंग" क्यों कहा जाता है।

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जबकि मैंने वास्तव में एक भौतिकी वर्ग में बोल्ट्जमैन मशीनों के साथ कुछ प्रोग्रामिंग की है, मैं उनके सैद्धांतिक लक्षण वर्णन से परिचित नहीं हूं। इसके विपरीत, मैं चित्रमय मॉडल के सिद्धांत के बारे में एक मामूली राशि जानता हूं (लॉरिटज़ेन की पुस्तक ग्राफिकल मॉडल के पहले कुछ अध्यायों के …

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मैं समझता हूं कि पारंपरिक प्रशिक्षण के साथ कुछ मुद्दों से बचने के लिए प्रीट्रेनिंग का उपयोग किया जाता है। अगर मैं बैकप्रोपेगैशन का उपयोग करता हूं, तो एक ऑटोकेनोडर के साथ, मुझे पता है कि मैं समय के मुद्दों में भाग लेने जा रहा हूं क्योंकि बैकप्रॉपैजेशन धीमा है, …

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

मैं प्रतिबंधित बोल्ट्जमैन मशीन (आरबीएम) का अध्ययन कर रहा हूं और आरबीएम के मापदंडों के संबंध में लॉग संभावना की गणना को समझने वाले कुछ मुद्दों पर विचार कर रहा हूं। भले ही आरबीएम पर बहुत सारे शोध पत्र प्रकाशित किए गए हैं, लेकिन डेरिवेटिव के विस्तृत चरण नहीं हैं। …

10 references  rbm 

मैं गहरे मॉडल का उपयोग करके प्रत्येक इनपुट सुविधा के महत्व की गणना करना चाहता हूं। लेकिन मुझे गहरी सीखने - गहरी सुविधा चयन का उपयोग करके फीचर चयन के बारे में केवल एक पेपर मिला । वे प्रत्येक फ़ीचर से जुड़ी नोड्स की एक परत सीधे पहली छिपी हुई …

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