Глибока мережа переконань
З Вікіпедії, безкоштовно encyclopedia
У машинному навчанні глибо́ка мере́жа перекона́нь[1] (ГМП, англ. deep belief network, DBN, також іноді глиби́нна мере́жа перекона́нь) — це породжувальна графова модель або, інакше, клас глибоких нейронних мереж, що складено з кількох шарів латентних змінних («прихованих вузлів»), зі з'єднаннями між шарами, але не між вузлами всередині кожного шару.[2]
При тренуванні на наборі прикладів без керування ГМП може навчатися ймовірнісно відбудовувати свої входи. Шари тоді діють як виявлячі ознак.[2] Після цього етапу навчання ГМП можливо тренувати далі з керуванням для виконання класифікування.[3]
ГМП можливо розглядати як композицію простих некерованих мереж, таких як обмежені машини Больцмана (ОМБ)[2] або автокодувальники,[4] в якій прихований шар кожної підмережі слугує видимим шаром для наступної. ОМБ — це неорієнтована породжувальна модель на основі енергії з «видимим» шаром входу та прихованим шаром і зв'язками між шарами, але не всередині них. Така композиція веде до швидкої пошарової процедури некерованого тренування, де контрастове розходження застосовують по черзі до кожної підмережі, починаючи з «найнижчої» пари шарів (найнижчий видимий шар — це тренувальний набір).
Спостереження[3] щодо того, що ГМП можливо тренувати жадібно, по одному шару за раз, привело до створення одного з перших дієвих алгоритмів глибокого навчання.[5]:6 Загалом існує багато привабливих втілень та використань ГМП у реальних застосуваннях та сценаріях (наприклад, електроенцефалографії,[6] пошуку нових ліків[en][7][8][9]).