Редактирование: Сети глубокого доверия

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 1: Строка 1:
  
'''Сети глубокого доверия''' {{---}} это вероятностные [[Порождающие модели|генеративные модели]], которые состоят из нескольких слоев стохастических скрытых переменных. Скрытые переменные обычно имеют двоичные значения и часто называются скрытыми узлами или детекторами признаков. Два верхних слоя имеют ненаправленные, симметричные связи между ними и образуют ассоциативную память. Между оставшимися парами соседних слоёв есть только направленные связи от верхнего к нижнему. Состояния узлов в нижнем слое представляют вектор данных.
+
'''Сети глубокого доверия''' {{---}} это вероятностные генеративные модели, которые состоят из нескольких слоев стохастических скрытых переменных. Скрытые переменные обычно имеют двоичные значения и часто называются скрытыми узлами или детекторами признаков. Два верхних слоя имеют ненаправленные, симметричные связи между ними и образуют ассоциативную память. Нижние слои действуют сверху вниз, направленные соединения от слоя выше. Состояния узлов в нижнем слое представляют вектор данных.
  
 
Два наиболее значимых свойства сетей глубокого доверия:
 
Два наиболее значимых свойства сетей глубокого доверия:
# Существует эффективная послойная процедура для обучения нисходящих весов, которая определяет, как переменные в одном слое зависят от переменных в слое выше.
+
# Существует эффективная послойная процедура для обучения нисходящих генеративных весов, которая определяет, как переменные в одном слое зависят от переменных в слое выше.
# После обучения скрытых переменных в каждом слое могут быть выведены значения за один проход снизу вверх, который начинается с наблюдаемого вектора данных в нижнем слое и использует веса в обратном направлении.
+
# После обучения скрытых переменных в каждом слое могут быть выведены значения за один проход снизу вверх, который начинается с наблюдаемого вектора данных в нижнем слое и использует генеративные веса в обратном направлении.
 
Сети глубокого доверия обучаются по одному слою за раз, обрабатывая значения скрытых переменных в одном слое в тот момент, когда они выводятся из данных для обучения следующего слоя. Это эффективное, жадное обучение может сопровождаться или сочетаться с другими процедурами обучения, которые точно настраивают все веса для улучшения генеративных или дискриминационных характеристик всей сети.
 
Сети глубокого доверия обучаются по одному слою за раз, обрабатывая значения скрытых переменных в одном слое в тот момент, когда они выводятся из данных для обучения следующего слоя. Это эффективное, жадное обучение может сопровождаться или сочетаться с другими процедурами обучения, которые точно настраивают все веса для улучшения генеративных или дискриминационных характеристик всей сети.
  
Строка 48: Строка 48:
  
 
== Реализация ==
 
== Реализация ==
Мы начнем с определения класса для глубокой сети доверия, который назовем DBN (Deep belief network), который будет хранить уровни многослойного перцептрона MLP (Multilayer perceptron) вместе со связанными с ними RBM. Поскольку мы используем  RBM для инициализации MLP, код будет отражать эту идею, насколько это возможно. Далее будут приведены RBM, используемые для инициализации сети, и MLP, используемый для классификации.
+
Мы начнем с определения класса DBN, который будет хранить уровни MLP вместе со связанными с ними RBM. Поскольку мы используем  RBM для инициализации MLP, код будет отражать эту идею, насколько это возможно. Далее будут приведены RBM, используемые для инициализации сети, и MLP, используемый для классификации.
 
  from __future__ import print_function, division
 
  from __future__ import print_function, division
 
  import os
 
  import os

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: