Restricted Boltzmann Machine (RBM)
Restricted Boltzmann Machine (RBM) คือแบบจำลองความน่าจะเป็นเชิงกำเนิด (generative probabilistic model) แบบสองชั้น ประกอบด้วยหน่วยที่มองเห็นได้ (visible units หรือ observed units) และหน่วยที่ซ่อนอยู่ (hidden units หรือ latent units) ซึ่งเชื่อมต่อกันด้วยกราฟสองส่วน (bipartite graph) แบบไม่มีทิศทาง โดยไม่มีการเชื่อมต่อภายในชั้นเดียวกัน เดิมที Paul Smolensky ได้นำเสนอแบบจำลองนี้ในปี 1986 ในชื่อ 'Harmonium' และ Geoffrey Hinton กับ Ruslan Salakhutdinov ได้ทำให้แบบจำลองนี้กลับมามีความสำคัญอีกครั้งในปี 2006 ผ่านบทความสำคัญในวารสาร Science โดย RBMs ได้กลายเป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับการฝึกฝากข้อมูลแบบเป็นชั้นๆ (greedy layer-wise pre-training) ของ Deep Belief Networks ซึ่งเป็นการจุดประกายความสนใจในโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (deep neural networks) อีกครั้งหลังจากช่วงเวลาที่ซบเซา
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Restricted Boltzmann Machine (RBM) — Bipartite Generative Energy Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- ออโตเอ็นโค้ดเดอร์การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- โครงข่ายความเชื่อเชิงลึก (Deep Belief Network: DBN)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare