Limitadong Boltzmann Machine (RBM)

May -Akda: Roger Morrison
Petsa Ng Paglikha: 27 Setyembre 2021
I -Update Ang Petsa: 1 Hulyo 2024
Anonim
Limitadong Boltzmann Machine (RBM) - Teknolohiya
Limitadong Boltzmann Machine (RBM) - Teknolohiya

Nilalaman

Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Hihigpit na Boltzmann Machine (RBM)?

Ang isang pinigilan na Boltzmann machine (RBM) ay isang uri ng artipisyal na neural network na naimbento ni Geoff Hinton, isang payunir sa pag-aaral ng makina at disenyo ng neural network.


Ang ganitong uri ng generative network ay kapaki-pakinabang para sa pag-filter, pag-aaral ng tampok at pag-uuri, at gumagamit ito ng ilang mga uri ng pagbabawas ng dimensionality upang makatulong na harapin ang mga komplikadong pag-input.

Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.

Ipinaliwanag ng Techopedia ang Restricted Boltzmann Machine (RBM)

Ang pinigilan na makina ng Boltzmann ay tinatawag na dahil walang komunikasyon sa pagitan ng mga layer sa modelo, na siyang "paghihigpit" ng modelo. Ipinapaliwanag ng mga eksperto na ang mga RBM node ay gumagawa ng mga desisyon na "stochastic", o na ang mga ito ay random na tinutukoy. Ang iba't ibang mga timbang ay nagbabago ng istraktura ng pag-input, at ang pag-andar ng pag-activate ay nagpoproseso ng output ng isang node. Tulad ng iba pang mga uri ng magkaparehong mga sistema, ang pinigilan na Boltzmann machine ay nagpapatakbo sa mga layer ng input, nakatagong mga layer at output layer upang makamit ang mga resulta ng pagkatuto ng makina. Ang RBM ay naging kapaki-pakinabang din sa paglikha ng mas sopistikadong mga modelo, tulad ng malalim na mga network ng paniniwala, sa pamamagitan ng pagsasalansan ng mga indibidwal na RBM.