آلة بولتزمان المقيدة (RBM)
آلة بولتزمان المقيدة هي نموذج احتمالي توليدي ذو طبقتين يتكون من وحدات مرئية (ملاحظة) ووحدات خفية (كامنة) ثنائية متصلة بواسطة رسم بياني ثنائي مقسم بدون اتصالات داخل الطبقة. تم تقديمها في الأصل باسم 'هارمونيوم' بواسطة بول سمولينسكي في عام 1986 وأحياها بقوة جيفري هينتون ورسلان سلاخوتدينوف في ورقتهما العلمية الرائدة عام 2006، وأصبحت آلات بولتزمان المقيدة محورية تاريخيًا ككتلة بناء للتدريب المسبق الجشع الطبقي للشبكات الاعتقادية العميقة، مما أعاد إشعال الاهتمام بالشبكات العصبية العميقة بعد سنوات من الركود.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks. Science, 313(5786), 504–507. DOI: 10.1126/science.1127647 ↗
- Hinton, G. E. (2002). Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence. Neural Computation, 14(8), 1771–1800. DOI: 10.1162/089976602760128018 ↗
- Smolensky, P. (1986). Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory. In D. E. Rumelhart & J. L. McClelland (Eds.), Parallel Distributed Processing, Vol. 1 (pp. 194–281). MIT Press. ISBN: 978-0-262-68053-0
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 20). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Restricted Boltzmann Machine (RBM) — Bipartite Generative Energy Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/restricted-boltzmann-machine
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- المُشَفِّر التلقائيالتعلم العميق↔ compare
- شبكة الاعتقاد العميق (DBN)التعلم العميق↔ compare
- المشفّر التلقائي التباينيالتعلم العميق↔ compare