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.
ระเบียนต้นฉบับ
การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้
- 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
ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง
มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี
วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้