Машина Больцмана - вид стохастичної рекурентної нейронної мережі. Машина Больцмана може розглядатись як стохастичний генеративний варіант мережі Хопфілда.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Розробив: Студент 221 грп Олару Дмитро. Залежно від відстані виділяють: Локальні мережі – об'єднання комп'ютерів, що розміщені на невеликих відстанях.
Advertisements

Урок 10 5 клас. Комп'ютернні мережі. Локальна мережа. Використаннямережевих папок
Чи істинне твердження? 5. Число 7 – просте. 6. Число 25 – просте. 7. Число 10 – складене. 3. Число 5 є дільником числа Складене число має один.
База даних (БД) це структурована сукупність взаємопов'язаних даних певної предметної області (реальних об'єктів, процесів, явищ тощо). це структурована.
ЗОШ І-ІІІ ступенів 20 Дзержинської міської ради Донецької області Поплавець Тетяна Миколаївна.
Підготувала учитель математики вищої кваліфікаційної категорії МЗШ І-ІІІ ступенів 32 ЛІФАНОВА К.К.
Компютерні мережі ПІДГОТОВИВ УЧЕНЬ ГРУПИ В-21 ЗУБОВ ОЛЕГ.
Комп'ютерна мережа - це система зв'язку між двома чи більшою кількістю комп'ютерів.
Суть і особливості міжнародних розрахунків
Питома теплоємність речовини Презентацію створено за допомогою компютерної програми ВГ «Основа» «Електронний конструктор уроку»
СИСТЕМИ ЛІНІЙНИХ РІВНЯНЬ ІЗ ДВОМА ЗМІННИМИ. Варіант ІВаріант ІІ 1°. Розвяжіть систему методом підстановки. 2°. Розвяжіть систему методом додавання. Тематична.
Тема: Дефрагментація диску. Структура диску Диск це носій зовнішньої пам'яті комп'ютера, що має відповідний розмір та ємність. Доріжка концентричне коло,
ЛІНІЙНЕ РІВНЯННЯ З ОДНІЄЮ ЗМІННОЮ Презентацію створено за допомогою компютерної програми ВГ «Основа» «Електронний конструктор уроку»
Ішатенко Олександр Васильович, викладач фізики ДНЗ «Старокозацький професійний аграрний ліцей» Інтерактивний тест- тренажер Тематичне тестування 1 «Кінематика»
Міністерство охорони здоровя України Національний медичний університет імені О.О.Богомольця Кафедра медичної інформатики та компютерних технологій навчання.
Тренажер Тренажер по темі суміжні і вертикальні кути по темі суміжні і вертикальні кути.
Тема:Основні положення теорії відносності. Швидкість тіла у вакуумі. Одночасність подій. Залежність маси від швидкості. Маса спокою. Закон взаємозвязку.
Дипломний проект Виконав: студент гр. П Ярошенко Я.І. Керівник дипломного проекту Сібрін Ю.І. Розробка програми Продаж друкованої продукції.
У біології і медицині обчислювальні машини тільки починають використовуватися. Однак у майбутньому основними сферами застосування обчислювальних машин.
Формула – це основний інструмент аналізу даних. За допомогою формул можна виконувати математичні дії, порівнювати, обєднувати дані як у межах одного робочого.
Транксрипт:

Машина Больцмана - вид стохастичної рекурентної нейронної мережі. Машина Больцмана може розглядатись як стохастичний генеративний варіант мережі Хопфілда. Мережа називається машиною Больцмана на честь австрійського фізика Л. Больцмана, одного з творців статистичної механіки. Ця мережа використовує для навчання алгоритм імітації і виявилася першою нейронною мережею, здатної навчатися внутрішнім репрезентаціям, вирішувати складні комбінаторні задачі.

Особливий вид стохастичної рекурентної нейронної мережі; Енергія мережі визначається так: ; Ймовірність того, що і-ий елемент знаходиться в активному стані ; Обмежена машина Больцмана - машина Больцмана без звязків в межах шару.

Якщо прибрати звязки в середині групи ми отримаємо структуру моделі регіструючої машини Больцмана. Особливість цієї моделі в тому, що при даному стані нейронів однієї групи, стану нейронів іншої групи будуть незалежні один від одного.

Машини Больцмана з кількома прихованими шарами Навчання проводиться пошарово Кожен шар розглядається як окрема обмежена машина Больцмана

Створити дві копії вхідного вектора для видимих елементів Зафіксувати вагу поточного шару і навчити наступну Передостанній шар Подвоїти кількість прихованих елементів при навчанні для звязування вагів Із отриманих вагових коефіціентів скласти мережу Так Ні

Як спосіб навчання машини Больцмана, як і у випадку мережі Хопфілда, використовується метод Хебба w ij - ваговий коефіціент звязку i-того і j-того нейронів. y i,y j - виходи i-того і j-того нейронів.

Тут представлена реалізація асоціативної пам'яті на основі машини Больцмана. Програма працює з картинками у форматі BMP. На початку в пам'ять "записуються" кілька різних картинок. Далі - пам'яті пред'являються інші, схожі картинки, за якими відновлюються оригінали.

Низький відсоток помилки (в середньому). Ефективна процедура навчання, відмінна від мереж оборотного розповсюдження помилки. Можливість відновлення пошкоджених даних.

Важкість внутрішнього представлення. Важкість навчання багаторівневих мереж. Повільний алгоритм навчання.

Експерименти з програмною реалізацією показали, що як і у випадку c звичайною (класичною) мережею Хопфілда, якість роботи цієї системи залежить від набору ідеальних образів, тобто від міри "схожості" ідеальних образів між собою, ця реалізація машини Больцмана працює трохи краще ніж асоціативна пам'ять на основі звичайної мережі Хопфілда, але істотно повільніше.

Ваші питання