Preguntas etiquetadas con rbm

Máquina de Boltzman restringida


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Bibliotecas R para aprendizaje profundo
Me preguntaba si hay buenas bibliotecas R para redes neuronales de aprendizaje profundo. Sé que está el nnet,, neuralnety RSNNS, pero ninguno de estos parece implementar métodos de aprendizaje profundo. Estoy especialmente interesado en el aprendizaje no supervisado seguido del aprendizaje supervisado y en el uso de la deserción escolar …


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Los codificadores automáticos no pueden aprender funciones significativas
Tengo 50,000 imágenes como estas dos: Representan gráficos de datos. Quería extraer características de estas imágenes, así que utilicé el código del codificador automático proporcionado por Theano (deeplearning.net). El problema es que estos autoencoders no parecen aprender ninguna característica. He intentado RBM y es lo mismo. El conjunto de datos …





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¿Están los modelos gráficos y las máquinas de Boltzmann relacionados matemáticamente?
Si bien he hecho algo de programación con máquinas Boltzmann en una clase de física, no estoy familiarizado con su caracterización teórica. Por el contrario, sé una cantidad modesta sobre la teoría de los modelos gráficos (sobre los primeros capítulos del libro Graphical Models de Lauritzen ). Pregunta: ¿Existe alguna …


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Buen tutorial para máquinas de Boltzmann restringidas (RBM)
Estoy estudiando la máquina de Boltzmann restringida (RBM) y tengo algunos problemas para comprender los cálculos de probabilidad de registro con respecto a los parámetros de la RBM. Aunque se han publicado muchos trabajos de investigación sobre RBM, no hay pasos detallados de los derivados. Después de buscar en línea …
10 references  rbm 


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Divergencia contrastante persistente para RBM
Cuando usamos el algoritmo de aprendizaje de CD persistente para máquinas Bolzmann restringidas, comenzamos nuestra cadena de muestreo de Gibbs en la primera iteración en un punto de datos, pero a diferencia del CD normal, en las siguientes iteraciones no comenzamos sobre nuestra cadena. En cambio, comenzamos donde terminó la …


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Encuentra distribución y transforma a distribución normal
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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