«deep-belief-networks» 태그된 질문

사람들이 '깊은 믿음'네트워크를 언급 할 때 이것이 기본적으로 신경망이지만 매우 크다는 인상을 받고 있습니다. 이것이 정확합니까? 아니면 믿음 네트워크가 알고리즘 자체가 다르다는 것을 의미합니까 (즉, 피드 포워드 신경망은 없지만 피드백 루프가있는 것)?

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

딥 러닝 신경망에 적합한 R 라이브러리가 있는지 궁금합니다. 나는이 알고 nnet, neuralnet그리고 RSNNS,이 중에 깊은 학습 방법을 구현하기 위해 보이지 않는다. 나는 특히 감독되지 않은 학습과 감독 학습에 관심이 있고 공동 적응을 방지하기 위해 중퇴를 사용 합니다. / 편집 : 몇 년 후, h20 딥 러닝 패키지가 매우 잘 설계되고 …

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

나는 딥 러닝 분야에서 새로운 것이었고 첫 번째 단계는 deeplearning.net 사이트에서 흥미로운 기사를 읽는 것이 었습니다. 딥 러닝에 관한 논문에서 Hinton과 다른 사람들은 대부분 이미지 문제에 적용하는 것에 대해 이야기합니다. 누군가 내게 대답하려고 할 때 시계열 값 (재무, 인터넷 트래픽 등)을 예측하는 문제에 적용 할 수 있습니까? 가능한 경우 집중해야 …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

스택 형 자동 인코더 또는 딥 믿기 네트워크와 같은 딥 아키텍처의 하이퍼 파라미터를 선택하는 방법에 대한 지침을 제공하는 데 도움이되는 논문을 찾고 있습니다. 하이퍼 파라미터가 많고 선택하는 방법이 매우 혼란 스럽습니다. 또한 훈련에 많은 시간이 걸리기 때문에 교차 유효성 검사를 사용하는 것도 옵션이 아닙니다!

38 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks  hyperparameter 

혼란 스러워요. Deep Faith 네트워크와 Deep Boltzmann Machines에는 차이가 있습니까? 그렇다면 차이점은 무엇입니까?

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

그래서 나는 convolutional net을 사용하여 인간의 이미지에 대해 사전 훈련을하려고합니다. 나는 논문 ( Paper1 및 Paper2 ) 과이 stackoverflow link를 읽었 지만 그물의 구조를 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다 (논문에 잘 정의되어 있지 않습니다). 질문 : 입력과 노이즈 레이어, 컨볼 루션 레이어, 풀링 레이어를 차례로 가질 수 있는데, 출력을하기 전에 풀링을 …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

나는 대화를 듣고이 슬라이드를 보았다 : 얼마나 사실입니까?

22 deep-learning  deep-belief-networks 

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 - 1 ) , N + 1 , Nnnn(n−1)(n−1)(n-1)n+1n+1n+1nnn . RBM 사용 방법에 …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

요즘 모든 미디어가 딥 러닝에 대해 이야기하고 과대 광고를하면서 몇 가지 기본적인 내용을 읽었습니다. 방금 데이터에서 패턴을 배우는 것이 또 다른 기계 학습 방법이라는 것을 알았습니다. 그러나 내 질문은 :이 방법은 어디에서 왜 빛나는가? 왜 모든 얘기를 지금하는거야? 즉 소란은 무엇입니까?

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

신경망과 그래픽 모델을 수학적으로 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그래픽 모델에서 아이디어는 간단합니다. 확률 분포는 그래프의 기울기에 따라 인수 분해되며, 일반적으로 전위는 지수 계열입니다. 신경망에 대한 동등한 추론이 있습니까? Restricted Boltzmann 기계 또는 CNN의 단위 (변수)에 대한 확률 분포를 에너지 또는 단위 간 에너지의 곱으로 나타낼 수 있습니까? 또한 확률 …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

"에서 계층 적 표현의 확장 성 자율 학습을위한 길쌈 깊은 믿음 네트워크 Lee 등으로". al. ( PDF ) Convolutional DBN이 제안되었습니다. 또한이 방법은 이미지 분류에 대해 평가됩니다. 작은 모서리와 가장자리 등과 같은 자연스러운 로컬 이미지 기능이 있으므로 논리적으로 들립니다. " Convolutional Deep Faith Networks를 이용한 오디오 분류를위한 비 감독 기능 …

11 classification  unsupervised-learning  intuition  deep-belief-networks 

신경망과 딥 러닝의 차이점에 따라 더 많은 계층이 포함되어 있고, 대규모 데이터 세트, 복잡한 컴퓨터 훈련을위한 강력한 컴퓨터 하드웨어와 같은 여러 항목을 나열 할 수 있습니다. 이 외에도 NN과 DL의 차이점에 대한 자세한 설명이 있습니까?

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심층 모델을 사용하여 각 입력 기능의 중요성을 계산하고 싶습니다. - 그러나 나는 깊은 학습을 사용하여 기능 선택에 대한 하나의 종이 발견 깊은 기능 선택을 . 각 피처에 연결된 노드 레이어를 첫 번째 숨겨진 레이어 바로 앞에 삽입합니다. DBN (Deep Faith Network)도 이러한 종류의 작업에 사용될 수 있다고 들었습니다. 그러나 DBN은 …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

딥 러닝 논문을 많이 읽은 후에는 네트워크보다 더 나은 성능을 얻기 위해 네트워크를 훈련시키는 데 많은 트릭이 있다는 느낌이 들었습니다. 산업 응용 프로그램 관점에서 볼 때 구글이나 페이스 북과 같은 대기업의 엘리트 연구 그룹을 제외하고 이러한 종류의 트릭을 개발하는 것은 매우 어렵습니다. 그렇다면 실제로 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 가장 좋은 …

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