Statistiques et Big Data rbm

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Quelle est la différence entre les réseaux de neurones convolutionnels, les machines Boltzmann restreintes et les auto-encodeurs?

Récemment, j'ai lu sur l'apprentissage en profondeur et je suis confus sur les termes (ou dire technologies). Quelle est la différence entre Réseaux de neurones convolutifs (CNN), Machines Boltzmann restreintes (RBM) et Auto-encodeurs?

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

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R bibliothèques pour l'apprentissage en profondeur

Je me demandais s'il existait de bonnes bibliothèques R pour les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur? Je sais qu'il ya la nnet, neuralnetet RSNNS, mais aucun d' entre eux semblent mettre en œuvre des méthodes d'apprentissage en profondeur. Je suis particulièrement intéressé par les activités non supervisées suivies par …

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

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Réseaux de croyances profondes ou machines Deep Boltzmann?

Je suis confus. Y a-t-il une différence entre les réseaux de croyances profondes et les machines Deep Boltzmann? Si oui, quelle est la différence?

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

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Les encodeurs automatiques ne peuvent pas apprendre de fonctionnalités significatives

J'ai 50 000 images comme celles-ci: Ils représentent des graphiques de données. Je voulais extraire des fonctionnalités de ces images, j'ai donc utilisé le code de l'encodeur automatique fourni par Theano (deeplearning.net). Le problème est que ces encodeurs automatiques ne semblent pas apprendre de fonctionnalités. J'ai essayé RBM et c'est …

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

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Machine Boltzmann restreinte: comment est-elle utilisée dans l'apprentissage automatique?

Contexte: Oui, la machine Boltzmann restreinte (RBM) PEUT être utilisée pour initier les poids d'un réseau neuronal. De plus, il PEUT être utilisé de manière "couche par couche" pour construire un réseau de croyances profondes (c'est-à-dire pour former une -ième couche sur le dessus de la -ième couche, puis pour …

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Deep learning vs arbres de décision et méthodes de boosting

Je recherche des articles ou des textes qui comparent et discutent (empiriquement ou théoriquement): Les algorithmes de boosting et d' arbres de décision tels que Random Forests ou AdaBoost et GentleBoost ont été appliqués aux arbres de décision. avec Méthodes d'apprentissage en profondeur telles que les machines Boltzmann restreintes , …

18 machine-learning deep-learning cart rbm adaboost

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Cas d'utilisation modernes de machines Boltzmann restreintes (RBM)?

Contexte: Une grande partie de la recherche moderne au cours des 4 dernières années (post alexnet ) semble s'être éloignée de l'utilisation de la formation préalable générative pour les réseaux de neurones afin d'obtenir des résultats de classification de pointe. Par exemple, les meilleurs résultats pour mnist ici incluent seulement …

16 references deep-learning rbm generative-models

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Que signifie «machine» dans «machine à vecteurs de support» et «machine Boltzmann restreinte»?

Pourquoi sont-ils appelés "machines"? Y a-t-il une origine au mot "machine" utilisé dans ce contexte? (Comme le nom de "programmation linéaire" peut prêter à confusion, mais nous savons pourquoi il est appelé "programmation".)

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Les modèles graphiques et les machines Boltzmann sont-ils liés mathématiquement?

Bien que j'aie fait de la programmation avec des machines Boltzmann dans un cours de physique, je ne connais pas leur caractérisation théorique. En revanche, j'en connais un peu sur la théorie des modèles graphiques (sur les premiers chapitres du livre de Lauritzen Graphical Models ). Question: Existe - t-il …

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Qu'est-ce que la pré-formation et comment pré-former un réseau neuronal?

Je comprends que la formation préalable est utilisée pour éviter certains des problèmes liés à la formation conventionnelle. Si j'utilise la rétropropagation avec, par exemple un encodeur automatique, je sais que je vais rencontrer des problèmes de temps car la rétropropagation est lente, et aussi que je peux rester coincé …

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

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Bon tutoriel pour les machines Boltzmann restreintes (RBM)

J'étudie la machine Boltzmann restreinte (RBM) et j'ai des problèmes pour comprendre les calculs de vraisemblance des journaux par rapport aux paramètres de la RBM. Même si de nombreux articles de recherche sur la GAR ont été publiés, il n'y a pas d'étapes détaillées des dérivés. Après une recherche en …

10 references rbm

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Sélection des fonctionnalités à l'aide de l'apprentissage en profondeur?

Je veux calculer l'importance de chaque fonction d'entrée en utilisant un modèle profond. Mais je n'ai trouvé qu'un seul article sur la sélection des fonctionnalités à l'aide de l'apprentissage en profondeur - la sélection des fonctionnalités approfondies . Ils insèrent une couche de nœuds connectés directement à chaque entité, avant …

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Divergence contrastée persistante pour les RBM

Lorsque nous utilisons l'algorithme d'apprentissage de CD persistant pour les machines Bolzmann restreintes, nous commençons notre chaîne d'échantillonnage Gibbs dans la première itération à un point de données, mais contrairement au CD normal, dans les itérations suivantes, nous ne recommençons pas sur notre chaîne. Au lieu de cela, nous commençons …

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Mise à jour du biais avec les RBM (machines Boltzmann restreintes)

Suis très nouveau dans les RBM, j'essaye d'écrire un programme RBM maintenant. Désolé si c'est déjà une question idiote et / ou une réponse ici. J'ai lu quelques articles en ligne et des questions ici, mais je ne trouve rien sur la façon de mettre à jour les biais (ou …

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Trouvez la distribution et passez à la distribution normale

J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, …

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