rbm

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    제한적 볼츠만 머신의 성공 측정

    내 자신의 RBM을 구현하려고하지만 확실하지는 않습니다. 성공을 100 % 올바르게 측정하는 방법은 확실하지 않습니다. 그래서 나는 인터넷 검색을 시작했고 많은 해석을 발견했으며 무엇이 옳은지 잘 모르겠습니다. 나는이 문제에 직면하고있다 : 내가 데이터 세트 Z가를, 그래서 내가 X에 RBM 훈련 트레이닝 집합 X 및 테스트 세트 Y.로 나눌 수 있으며,
    machine-learning neural-network energy rbm 2014-11-12

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    CLDNN (tensorflow)의 치수 감소

    this scheme과 같은 tensorflow와 함께 CLDNN 구현을 작성하려고합니다. 치수 축소 레이어에 문제가 있습니다. 필자가 아는 한, 여러 개의 제한된 볼츠만 머신 (Restricted Boltmann Machine, RBMs)으로 만들어지고 자동 인코딩과 같은 역할을합니다. 레이어의 디코더 부분은 우물 치수를 줄이기 위해 인코더를 훈련시키는
    tensorflow speech-recognition autoencoder rbm 2016-12-07

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    Hinton paper의 RBM 사전 가중치 MATLAB 기본 Feedforwardnet 도구 상자의 가중치 코드

    MATLAB 기본 피드 포워드 도구 상자의 가중치에 대한 Hinton 용지 코드의 RBM 사전 가중치를 사용하고 싶습니다. 누구나 Feedforwardnet을 위해 사전 훈련 된 웨이트를 설정하거나 조정하는 방법을 알려줄 수 있습니까? 예를 들어 , 내가 http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.h
    matlab deep-learning autoencoder rbm feed-forward 2017-05-07

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    RBM을 교육하고 DeepLearning4J로 입력을 재구성하는 방법은 무엇입니까?

    나는 DeepLearning4J 0.7로 제한된 볼츠만 머신 (RBM)을 훈련 시키려고했지만 성공하지는 못했다. 내가 찾은 모든 예제는 DeepLearning4J 0.7로 더 이상 유용하지 않거나 더 이상 작동하지 않습니다. Contrastive Divergence를 사용하여 하나의 RBM을 트레이닝 한 다음 재구성 오류를 계산해야합니다. 여기 는 내가 지
    java machine-learning deep-learning deeplearning4j rbm 2016-12-14

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    ContrastiveDivergence

    을 사용하는 동안 RBM의 미분 계산에서 차이점은 누구나 저 -h_j * x_k 및 -h_j (x) * x_k를 사용하여 RBM에서 미분 계산 간의 차이점을 설명 할 수 있습니까? 두 구현 모두 소스 코드를 발견했는데 어느 것이 더 낳았는지 확실하지 않습니다. (이유는 무엇입니까?)
    machine-learning neural-network rbm 2014-12-01

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    Restricted Boltzman Machine에서 8x8 패치를 추출하는 이유는 무엇입니까?

    RBL의 pyLearn2 (Machine Learning 라이브러리) 예제에서이 설명서를 제공했습니다. 누군가가 왜 더 쉬운 지 말해 줄 수 있습니까? # First we want to pull out small patches of the images, since it's easier # to train an RBM on these pipeline.it
    machine-learning rbm pylearn 2015-01-23

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    scikit에서 RBM에 대한 예측

    scikit에서 RBM을 사용하고 싶습니다. 나는 다른 많은 분류 자들처럼 RBM을 정의하고 훈련시킬 수있다. from sklearn.neural_network import BernoulliRBM clf = BernoulliRBM(random_state=0, verbose=True) clf.fit(X_train, y_train) 그러나 예측할 수있는
    scikit-learn rbm 2015-01-24

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    가우시안 - 베르누이 RBM 높은 재구성 오류

    저는 GB-RBM을 사전 훈련하기 위해 대부분의 문헌에서 권장하는대로 제로 평균 및 단위 분산으로 데이터를 정규화했습니다. 그러나 내가 선택한 학습 속도와 그 시대의 수는 무엇이든 평균 재구성 오류는 결코 0.6 이하로 떨어지지 않습니다. 스택 된 BB-RBM의 재구성 오류는 몇 에포크 내에서 0.01로 쉽게 떨어집니다. http://www.cs.toron
    gaussian deep-learning rbm 2014-07-10

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    깊은 신념 네트워크에서 부정적인 입력 데이터를 처리하는 방법

    내 데이터에는 음수와 양수 값을 가진 열이 있습니다. 여기서 음수 값은 일부 항목이 누락 된 양을 나타내고 양수 값은 예기치 않은 추가 항목을 의미하고 0은 항상 예상 값 인 중립을 의미합니다. 그렇다면이 신빙 열을 깊은 믿음 네트워크의 입력으로 어떻게 사용할 수 있을까요? 깊은 믿음 네트워크에서 음수를 입력으로 입력 할 수 있습니까?
    neural-network deep-learning rbm dbn 2017-04-02

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    제한된 볼츠만 기계

    현재 deepnet package를 사용하여 R에서 RBM을 작업하려고합니다. 3 입력 포인트가있는 자체 데이터 세트를 사용하여 RBM을 교육했습니다. 네트워크를 훈련 한 후 2 세트의 가중치와 2 세트의 바이어스를 얻었습니다. 내 코드는 내가 2.I의 세트에 있던 얻어진 결과는 다른 행렬을 의미 하는가 두 개의 2 × 3 무게 matrix.What있어이
    r rbm 2016-09-19
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