Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM)

Tác Giả: Roger Morrison
Ngày Sáng TạO: 27 Tháng Chín 2021
CậP NhậT Ngày Tháng: 1 Tháng BảY 2024
Anonim
Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) - Công Nghệ
Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) - Công Nghệ

NộI Dung

Định nghĩa - Máy giới hạn Boltzmann (RBM) có nghĩa là gì?

Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) là một loại mạng thần kinh nhân tạo được phát minh bởi Geoff Hinton, người tiên phong trong học máy và thiết kế mạng thần kinh.


Loại mạng chung này rất hữu ích cho việc lọc, học tính năng và phân loại, và nó sử dụng một số loại giảm kích thước để giúp giải quyết các đầu vào phức tạp.

Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.

Techopedia giải thích Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM)

Cỗ máy Boltzmann bị hạn chế được gọi là vì không có giao tiếp giữa các lớp trong mô hình, đó là hạn chế của các mô hình. Các chuyên gia giải thích rằng các nút RBM đưa ra các quyết định của Stochastic, hoặc chúng được xác định ngẫu nhiên. Các trọng số khác nhau thay đổi cấu trúc của đầu vào và các hàm kích hoạt xử lý đầu ra của một nút. Giống như các loại hệ thống tương tự khác, máy Boltzmann bị hạn chế hoạt động với các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra để đạt được kết quả học máy. RBM cũng hữu ích trong việc tạo ra các mô hình tinh vi hơn, chẳng hạn như mạng lưới niềm tin sâu sắc, bằng cách xếp các RBM riêng lẻ lại với nhau.