Restricted Boltzmann Machine (RBM)
A Restricted Boltzmann Machine (RBM) egy kétrétegű, generatív, valószínűségi modell, amely látható (megfigyelt) és rejtett (látens) bináris egységekből áll, amelyeket egy irányítatlan, kétrészes (bipartite) gráfon keresztül kötnek össze, rétegen belüli kapcsolatok nélkül. Eredetileg Paul Smolensky vezette be 1986-ban 'Harmonium' néven, majd Geoffrey Hinton és Ruslan Salakhutdinov 2006-os, nagy hatású Science cikkében élesztette fel újra. Az RBM-ek kulcsfontosságú építőköveivé váltak a Deep Belief Networkök (mély hit hálózatok) zsíros, rétegenkénti előképzésének, újraindítva az érdeklődést a mély neurális hálózatok iránt, évekig tartó stagnálás után.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Restricted Boltzmann Machine (RBM) — Bipartite Generative Energy Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- AutoencoderMélytanulás↔ compare
- Mély hit hálózat (DBN)Mélytanulás↔ compare
- Variációs AutoencoderMélytanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →