手法証拠記録
Restricted Boltzmann Machine
A Restricted Boltzmann Machine is a two-layer generative probabilistic model consisting of visible (observed) and hidden (latent) binary units connected by an undirected bipartite graph with no within-layer connections. Originally introduced as the 'Harmonium' by Paul Smolensky in 1986 and powerfully revived by Geoffrey Hinton and Ruslan Salakhutdinov in their landmark 2006 Science paper, RBMs became historically pivotal as the building block for greedy layer-wise pre-training of Deep Belief Networks, restarting interest in deep neural networks after years of stagnation.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Restricted Boltzmann Machine (RBM) — Bipartite Generative Energy Model
分類的手法記録 · latent-structure / deep-learning
- 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
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。