Глибинна мережа переконань і Штучна нейронна мережа

Посилання: Відмінності, Схожості, Jaccard схожість Коефіцієнт, Посилання.

Різниця між Глибинна мережа переконань і Штучна нейронна мережа

Глибинна мережа переконань vs. Штучна нейронна мережа

графічній моделі, яку представляє мережа. В машинному навчанні глиби́нна мере́жа перекона́нь (ГМП, deep belief network, DBN) — це породжувальна графічна модель, або, інакше, один із типів глибинних нейронних мереж, що складено з кількох шарів латентних змінних («прихованих вузлів»), зі з'єднаннями між шарами, але не між вузлами всередині кожного шару. головному мозку. Тут кожним круговим вузлом представлено штучний нейрон, а стрілкою — з'єднання виходу одного штучного нейрону зі входом іншого. Шту́чні нейро́нні мере́жі (ШНМ, artificial neural networks, ANN), або системи (connectionist systems) — це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин.

Породжувальна модель

В теорії ймовірностей та статистиці поро́джувальна моде́ль (generative model) — це модель для породження випадковим чином значень спостережуваних даних, зазвичай для певних заданих прихованих параметрів.

Глибинна мережа переконань і Породжувальна модель · Породжувальна модель і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Обмежена машина Больцмана

Схема обмеженої машини Больцмана з трьома видимими вузлами та чотирма прихованими вузлами (без упереджених вузлів). Обме́жена маши́на Бо́льцмана (ОМБ, restricted Boltzmann machine, RBM) — це породжувальна штучна нейронна мережа, здатна навчатися розподілу ймовірностей над набором її входів.

Глибинна мережа переконань і Обмежена машина Больцмана · Обмежена машина Больцмана і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Навчання без учителя

Навчання без вчителя (Unsupervised learning, самоосвіта, спонтанне навчання) — один зі способів машинного навчання, при вирішенні яких випробовувана система спонтанно навчається виконувати поставлене завдання, без втручання з боку експериментатора.

Глибинна мережа переконань і Навчання без учителя · Навчання без учителя і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Навчання з учителем

Навчання з учителем (Supervised learning) — один із способів машинного навчання, в ході якого випробувана система примусово навчається за допомогою наявної множини прикладів «стимул-реакція» з метою визначення «реакції» для «стимулів», які не належать наявній множини прикладів.

Глибинна мережа переконань і Навчання з учителем · Навчання з учителем і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Машинне навчання

Машинне навчання (machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.

Глибинна мережа переконань і Машинне навчання · Машинне навчання і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Жадібний алгоритм

Жа́дібний алгори́тм — простий і прямолінійний евристичний алгоритм, який приймає найкраще рішення, виходячи з наявних на поточному етапі даних, не турбуючись про можливі наслідки, сподіваючись врешті-решт отримати оптимальне рішення.

Глибинна мережа переконань і Жадібний алгоритм · Жадібний алгоритм і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Задача класифікації

Задача класифіка́ції — формалізована задача, яка містить множину об'єктів (ситуацій), поділених певним чином на класи.

Глибинна мережа переконань і Задача класифікації · Задача класифікації і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Баєсова мережа

Ба́єсова мере́жа, мере́жа Ба́єса, мере́жа перекона́нь, ба́єсова моде́ль або ймові́рнісна орієнто́вана ациклі́чна гра́фова моде́ль (Bayesian network, Bayes network, belief network, Bayes(ian) model, probabilistic directed acyclic graphical model) — це ймовірнісна графічна модель (різновид статистичної моделі), яка представляє набір випадкових змінних та їхніх за допомогою орієнтованого ациклічного графу (ОАГ, directed acyclic graph, DAG).

Баєсова мережа і Глибинна мережа переконань · Баєсова мережа і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Глибинне навчання

Глиби́нне навча́ння (також відоме як глибинне структурне навчання, ієрархічне навчання, глибинне машинне навчання, deep learning, deep structured learning, hierarchical learning, deep machine learning) — це галузь машинного навчання, що ґрунтується на наборі алгоритмів, які намагаються моделювати високорівневі абстракції в даних, застосовуючи глибинний граф із декількома обробними шарами, що побудовано з кількох лінійних або нелінійних перетворень.

Глибинна мережа переконань і Глибинне навчання · Глибинне навчання і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Латентна змінна

У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкметник теперішнього часу від lateo («ховатися»), на противагу до) — це змінні, які не спостерігаються безпосередньо, а швидше виводяться (з допомогою математичної моделі) з інших змінних, які спостерігаються (вимірюються безпосередньо).

Глибинна мережа переконань і Латентна змінна · Латентна змінна і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »