Restricted Boltzmann Machine (RBM)
Restricted Boltzmann Machine adalah model probabilistik generatif dua lapis yang terdiri dari unit biner terlihat (teramati) dan tersembunyi (laten) yang terhubung oleh graf bipartit tak berarah tanpa koneksi di dalam lapis. Awalnya diperkenalkan sebagai 'Harmonium' oleh Paul Smolensky pada tahun 1986 dan dihidupkan kembali secara kuat oleh Geoffrey Hinton dan Ruslan Salakhutdinov dalam makalah penting mereka di Science tahun 2006, RBM menjadi blok pembangun penting secara historis untuk pra-pelatihan greedy lapis-demi-lapis dari Deep Belief Network, yang memulai kembali minat pada jaringan saraf dalam setelah bertahun-tahun stagnasi.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Restricted Boltzmann Machine (RBM) — Bipartite Generative Energy Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- AutoenkoderPembelajaran Mendalam↔ compare
- Deep Belief Network (DBN)Pembelajaran Mendalam↔ compare
- Variational AutoencoderPembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →