Beperkte Boltzmann-machine (RBM)

Schrijver: Roger Morrison
Datum Van Creatie: 27 September 2021
Updatedatum: 1 Juli- 2024
Anonim
Beperkte Boltzmann-machine (RBM) - Technologie
Beperkte Boltzmann-machine (RBM) - Technologie

Inhoud

Definitie - Wat betekent Restricted Boltzmann Machine (RBM)?

Een beperkte Boltzmann-machine (RBM) is een type kunstmatig neuraal netwerk uitgevonden door Geoff Hinton, een pionier in machine learning en neuraal netwerkontwerp.


Dit type generatief netwerk is handig voor filteren, leren van functies en classificatie, en het maakt gebruik van enkele soorten dimensionaliteitsreductie om gecompliceerde input aan te pakken.

Een inleiding tot Microsoft Azure en de Microsoft Cloud | In deze handleiding leert u wat cloud computing inhoudt en hoe Microsoft Azure u kan helpen bij het migreren en runnen van uw bedrijf vanuit de cloud.

Techopedia verklaart Restricted Boltzmann Machine (RBM)

De beperkte Boltzmann-machine is zo genoemd omdat er geen communicatie tussen lagen in het model is, wat de "beperking" van het model is. Experts leggen uit dat RBM-knooppunten "stochastische" beslissingen nemen, of dat deze willekeurig worden bepaald. Verschillende gewichten veranderen de structuur van de invoer en activeringsfuncties verwerken de uitvoer van een knooppunt. Net als andere soorten vergelijkbare systemen, werkt de beperkte Boltzmann-machine met invoerlagen, verborgen lagen en uitvoerlagen om resultaten van machine-leren te bereiken. De RBM is ook nuttig geweest bij het creëren van meer geavanceerde modellen, zoals diepe geloofsnetwerken, door afzonderlijke RBM's samen te stapelen.