गहन विश्वास नेटवर्क (डीबीएन)
एक गहन विश्वास नेटवर्क (Deep Belief Network) कई स्तरों वाले स्टोकेस्टिक, अव्यक्त चर (stochastic, latent variables) से बना एक जनरेटिव संभाव्य मॉडल (generative probabilistic model) है। हिंटन, ओसिंडेरो और तेह (Hinton, Osindero, and Teh) द्वारा 2006 में प्रस्तुत, डीबीएन (DBNs) कुशल प्रशिक्षण के लिए सबसे पहले गहन आर्किटेक्चर (deep architectures) में से थे। आसन्न परतों के प्रत्येक जोड़े एक प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मान मशीन (Restricted Boltzmann Machine) बनाते हैं, और नेटवर्क को लालची ढंग से, एक समय में एक परत, वैकल्पिक पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग से पहले प्रशिक्षित किया जाता है। डीबीएन (DBNs) ने गहन शिक्षण (deep learning) में रुचि को पुनर्जीवित किया और प्रदर्शित किया कि कच्चे डेटा से पदानुक्रमित विशेषता सीखना (hierarchical feature learning) संभव है।
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स्रोत
- Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y.-W. (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 18(7), 1527–1554. DOI: 10.1162/neco.2006.18.7.1527 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Deep Belief Network (DBN). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/deep-belief-network
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