Innehållsförteckning:
Definition - Vad betyder Deep Belief Network (DBN)?
Ett djup tronnätverk (DBN) är en sofistikerad typ av generativt neuralt nätverk som använder en övervakad maskininlärningsmodell för att producera resultat. Denna typ av nätverk illustrerar en del av det arbete som nyligen har gjorts för att använda relativt omärkta data för att bygga övervakade modeller.
Techopedia förklarar Deep Belief Network (DBN)
Vissa experter beskriver det djupa trosnätverket som en uppsättning begränsade Boltzmann-maskiner (RBM) staplade ovanpå varandra. Generellt sett består nätverk av djupa tron sammansatt av olika mindre nervösa nätverk utan övervakning. En av de vanligaste funktionerna i ett nätverk med djup tro är att även om lager har anslutningar mellan dem, inkluderar nätverket inte anslutningar mellan enheter i ett enda lager.
Geoff Hinton, en av pionjärerna i denna process, karakteriserar staplade RBM: er som tillhandahåller ett system som kan utbildas på ett "girigt" sätt och beskriver djupa trosnätverk som modeller "som extraherar en djup hierarkisk representation av träningsdata."
I allmänhet visar denna typ av oövervakad maskininlärningsmodell hur ingenjörer kan sträva efter mindre strukturerade, mer robusta system där det inte finns så mycket datamärkning och tekniken måste samla resultat baserade på slumpmässiga insatser och iterativa processer.
