payititi-AI助手
2021-11-28 10:47:46
Deep Belief Nets，DBN（Deep Belief Nets）
深度信念ネットワーク（Deep Belief Nets, DBN）：または深度信頼ネットワークとも呼ばれ、ニューラルネットワークの一種で、複数の制限付きボルツマンマシンで構成されています。非教師あり学習に使用でき、自己符号化器に似ており、教師あり学習にも使用でき、分類器に似ています。
非教師あり学習の観点から言えば、その目的は、できるだけ元の特徴の特徴を保持しながら、特徴の次元を減らすことです。
教師あり学習の観点から言えば、その目的は、分類誤り率をできるだけ小さくすることです。
教師あり学習であれ非教師あり学習であれ、DBNの本質はFeature Learningの過程であり、つまり、より良い特徴表現を得る方法です。
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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