제한된 Boltzmann 기계 : 기계 학습에 어떻게 사용됩니까?

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배경:

예, RBM (Restricted Boltzmann Machine)을 사용하여 신경망의 가중치를 시작할 수 있습니다. 또한 "신속한 계층"방식으로 심층 네트워크를 구축 (즉, 최상위 계층에서 번째 계층 을 학습 한 다음 의 상단 층 번째 번째 층 헹군 반복 ...) $n$ $(n-1)$ $n+1$ $n$ .

RBM 사용 방법에 대한 자세한 내용은 RBM (Restricted Boltzmann Machines)에 대한 유용한 자습서 스레드에서 찾을 수 있으며 일부 문서 및 자습서를 찾을 수 있습니다.

내 질문은 :

RBM은 실제로 산업 프로젝트 또는 학술 프로젝트에 사용됩니까?
그렇다면 어떻게 어떤 프로젝트를 사용하고 있습니까?
인기있는 라이브러리 (tensorflow, Caffe, Theono 등)는 RBM 모듈을 제공합니까?

공유해 주셔서 감사합니다. RBM이 실제로 유용한 지 알고 싶습니다.

— 빌 안 칼라 곤
소스

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RBM은 하나 또는 두 개 이상의 계층을 가진 딥 네트워크를 교육 / 학습하는 첫 번째 실용적인 방법 중 하나였습니다. 딥 러닝 네트워크는 딥 러닝의 아버지 중 한 명으로 여겨지는 Geoffrey Hinton에 의해 제안되었습니다. Yann LeCun은 딥 러닝의 또 다른 주요 '아버지'라고 생각합니다. 물론, Jurgen Schmidhuber가 몇 년 전에 이미 모든 것을 발명했습니다 :-)

RBM은 1. 딥 러닝을 수행하는 첫 번째 방법 중 하나이기 때문에 유명합니다. 2. Geoffrey Hinton.

그러나 실제로는 학문적 연구에서 분명히 사용되고 유용합니다. 왜냐하면 독특한 틈새 시장을 찾으려고 노력하는 사람들이 많기 때문에 전문가가 될 수 있으며 일부 RBM 틈새 시장의 세계적인 전문가가되는 것이 좋습니다. 다른 틈새 시장. 그러나 실제로 업계에서는 결코 사용하지 않는다고 주장하지는 않지만 거의 발생하지 않습니다. 로지스틱 회귀 및 피드 포워드 컨볼 루션 신경망과 같이 매우 빠르고 쉽게 훈련하는 매우 많은 표준 기술이 있습니다. 감독되지 않은 사람들에게는 GAN과 같은 것이 현재 인기가 있습니다.

— 휴 퍼킨스
소스

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RBM을 사용하여 데이터 수집에서 발생하는 일반적인 문제 (예 : 기계 학습 모델 학습에 사용될 수 있음)를 처리 할 수 있습니다. 이러한 문제에는 불균형 데이터 세트 (분류 문제) 또는 결 측값이있는 데이터 세트 (일부 기능의 값을 알 수 없음)가 포함됩니다. 첫 번째 경우에는 소수 클래스의 데이터를 사용하여 RBM을 학습하고이를 사용하여이 클래스에 대한 예제를 생성 할 수 있지만 두 번째 경우에는 각 클래스에 대해 RBM을 별도로 학습하고 알 수없는 기능 값을 찾을 수 있습니다.

RBM의 또 다른 일반적인 적용은 협업 필터링입니다 ( http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1273596 ).

인기있는 라이브러리에 관해서는 deeplearning4j가 좋은 예라고 생각합니다 ( http://deeplearning4j.org ).

— 코스타스
소스