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 …
이 두 가지와 같은 50,000 개의 이미지가 있습니다. 그들은 데이터 그래프를 묘사합니다. 이 이미지에서 기능을 추출하고 싶어서 Theano (deeplearning.net)에서 제공하는 자동 인코더 코드를 사용했습니다. 문제는 이러한 자동 인코더가 기능을 배우지 않는 것입니다. RBM을 시도했지만 동일합니다. MNIST 데이터 세트는 훌륭한 기능을 제공하지만 내 데이터가 전혀 생성되지 않는 것 같습니다. 아래 예제를 …
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 …
나는 경험적으로나 이론적으로 비교하고 토론하는 논문이나 텍스트를 찾고 있습니다. Random Forests 또는 AdaBoost 및 GentleBoost 와 같은 Boosting and Decision tree 알고리즘 은 의사 결정 트리에 적용됩니다. 와 같은 깊은 학습 방법 제한 볼츠만 기계 , 계층 임시 메모리 , 길쌈 신경망 등, 보다 구체적으로, 속도, 정확성 또는 수렴 측면에서이 …
배경 : 지난 4 년 동안 ( alexnet 이후 ) 의 많은 현대 연구 는 최신 분류 결과를 달성하기 위해 신경망에 대해 생성 사전 훈련을 사용하지 않는 것으로 보입니다. 예를 들어, 여기 에서 mnist의 상위 결과 에는 상위 50 개의 논문 중 2 개만 RBM 인 생성 모델을 사용하는 것으로 …
물리 클래스에서 Boltzmann 기계로 실제로 프로그래밍을 수행했지만 이론적 특성에 익숙하지 않습니다. 대조적으로, 나는 그래픽 모델 이론 (Lauritzen 's Book Graphical Models 의 처음 몇 장에 관한)에 대해 적당히 알고있다 . 질문 : 그래픽 모델과 Boltzmann 머신간에 의미있는 관계가 있습니까? Boltzmann 기계는 그래픽 모델 유형입니까? 분명히 볼츠만 기계는 신경망의 한 유형입니다. …
사전 교육은 기존 교육의 일부 문제를 피하기 위해 사용됩니다. 자동 인코더와 함께 역 전파를 사용하면 역 전파가 느리고 시간이 오래 걸리고 현지 최적화에 얽매여 특정 기능을 배울 수 없기 때문에 시간 문제가 발생한다는 것을 알고 있습니다. 내가 이해하지 못하는 것은 네트워크를 사전 훈련시키는 방법과 사전 훈련을 위해 특별히하는 일입니다. 예를 …
RBM (Restricted Boltzmann Machine)을 연구하고 있으며 RBM의 매개 변수와 관련하여 로그 가능성 계산을 이해하는 데 문제가 있습니다. RBM에 관한 많은 연구 논문이 발표되었지만 파생 상품에 대한 자세한 단계는 없습니다. 온라인으로 검색 한 후이 문서에서 찾을 수있었습니다. Fischer, A., & Igel, C. (2012). 제한된 볼츠만 머신 소개. L. Alvarez et al. …
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 …