Inhoudsopgave:
Definitie - Wat betekent Deep Belief Network (DBN)?
Een diep geloofsnetwerk (DBN) is een geavanceerd type generatief neuraal netwerk dat een onbewaakt machine-leermodel gebruikt om resultaten te produceren. Dit type netwerk illustreert een deel van het werk dat recent is gedaan om relatief niet-gelabelde gegevens te gebruiken om modellen zonder toezicht te bouwen.
Techopedia verklaart Deep Belief Network (DBN)
Sommige experts beschrijven het diepe geloofsnetwerk als een set beperkte Boltzmann-machines (RBM's) die op elkaar zijn gestapeld. Over het algemeen zijn diepe geloofsnetwerken samengesteld uit verschillende kleinere niet-gecontroleerde neurale netwerken. Een van de gemeenschappelijke kenmerken van een diep geloofsnetwerk is dat hoewel lagen verbindingen daartussen hebben, het netwerk geen verbindingen tussen eenheden in een enkele laag omvat.
Geoff Hinton, een van de pioniers van dit proces, kenmerkt gestapelde RBM's als een systeem dat kan worden getraind op een "hebzuchtige" manier en beschrijft diepe geloofsnetwerken als modellen "die een diepe hiërarchische weergave van trainingsgegevens extraheren".
Over het algemeen laat dit type niet-gecontroleerd machine learning-model zien hoe ingenieurs minder gestructureerde, meer robuuste systemen kunnen nastreven waar er niet zoveel gegevensetikettering is en de technologie resultaten moet verzamelen op basis van willekeurige input en iteratieve processen.
