Turinys:
- Apibrėžimas - ką reiškia giliųjų įsitikinimų tinklas (DBN)?
- „Techopedia“ aiškina giliųjų įsitikinimų tinklą (DBN)
Apibrėžimas - ką reiškia giliųjų įsitikinimų tinklas (DBN)?
Giliųjų įsitikinimų tinklas (DBN) yra sudėtingas generatyvinio nervų tinklo tipas, kurio rezultatams gauti naudojamas neprižiūrimas mašininio mokymosi modelis. Šis tinklo tipas iliustruoja kai kuriuos darbus, kurie neseniai buvo atlikti naudojant palyginti nepaženklintus duomenis kuriant neprižiūrimus modelius.
„Techopedia“ aiškina giliųjų įsitikinimų tinklą (DBN)
Kai kurie ekspertai giliųjų įsitikinimų tinklą apibūdina kaip apribotų „Boltzmann“ mašinų (RBM), sukrautų viena ant kitos, rinkinį. Apskritai giliųjų įsitikinimų tinklus sudaro įvairūs mažesni neprižiūrimi neuroniniai tinklai. Vienas iš bendrų gilaus tikėjimo tinklo bruožų yra tas, kad nors sluoksniai turi ryšius tarp jų, tinklas neapima jungčių tarp vienetų viename sluoksnyje.
Geoffas Hintonas, vienas iš šio proceso pradininkų, apibūdina sukrautus ŽSM kaip sistemą, kuri gali būti mokoma „gobšiai“, ir giliųjų įsitikinimų tinklus apibūdina kaip modelius, „kurie išgauna gilų hierarchinį mokymo duomenų vaizdavimą“.
Apskritai, tokio tipo neprižiūrimas mašinų mokymosi modelis parodo, kaip inžinieriai gali naudoti mažiau struktūruotas, tvirtesnes sistemas, kai nėra tiek daug duomenų ženklinimo, o technologija turi surinkti rezultatus, pagrįstus atsitiktiniais įvestimis ir iteraciniais procesais.
