آخرین مطالب
امکانات وب
یک شبکه باور عمیق راه حلی برای مشکل کنترل توابع هدف غیر محدب و حداقل های محلی در هنگام استفاده از پرسپترون چند لایه معمولی است. این نوع جایگزین یادگیری عمیق شامل لایه‌های چندگانه متغیرهای پنهان با اتصال بین لایه‌ها است. شبکه باور عمیق را می توان به عنوان ماشین‌های بولتزمن محدود شده (RBM) در نظر گرفت که در آن هر لایه پنهان زیر شبکه به عنوان لایه ورودی قابل‌مشاهده برای لایه مجاور شبکه عمل می‌کند. آن پایین‌ترین لایه قابل‌مشاهده را به یک مجموعه آموزشی برای لایه مجاور شبکه تبدیل می‌کند. به این ترتیب، هر لایه شبکه به صورت مستقل و حریصانه آموزش داده می‌شود. متغیرهای پنهان به عنوان متغیرهای مشاهده‌شده برای آموزش هر لایه از ساختار عمیق استفاده می‌شوند. الگوریتم آموزشی برای چنین شبکه باور عمیقی به شرح زیر ارائه شده‌است:
یک بردار ورودی را در نظر بگیرید یک ماشین بولتزمن محدود شده را با استفاده از بردار ورودی آموزش دهید و ماتریس وزن را به دست آورید. دو لایه پایین‌تر شبکه را با استفاده از این ماتریس وزنی بردار ورودی جدید را با استفاده از شبکه (RBM)از طریق نمونه‌برداری یا فعال‌سازی متوسط واحدهای مخفی تولید کنید. این روند را تکرار کنید تا به دو لایه بالایی شبکه برسید. تنظیم دقیق شبکه باور عمیق بسیار شبیه به شبکه پرسپترون چند لایه است.
برای برای مطالعه بیشتر درمورد الگوریتم های یادگیری عمیق روی لینک زیر کلیک کنید.
همه چیز درباره داده ها، تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و......ما را در سایت همه چیز درباره داده ها، تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و... دنبال می کنید
برچسب : نویسنده : Admin93 bigdata بازدید : 117