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h2o.deeplearning に関連するいくつかの疑問:

  1. ディープ ニューラル ネットワークまたはディープ ビリーフ ニューラル ネットワーク (制限付きボルツマン マシン - RBM を使用)
  2. H2o、RBM のドキュメントで議論されている場所はありません。彼らは SGD 確率的ガディエント降下 (通常のニューラル ネットワークで使用されています) を使用しています。
  3. オートエンコーダーと RBM を使用していない場合、それを深層信念ニューラル ネットワークと呼ぶことができます。

H2o は非常に興味深いものですが、これらの疑いがあると、使用するのは非常に難しくなります。

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私はこの分野の専門家ではありませんが、h2o がディープ ビリーフ ネットワーク (DBN) を実装すると主張しているとは思いません。彼らはフィードフォワードを備えたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を実装していると思います。ドキュメント ( https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/booklets/v2_2015/PDFs/online/DeepLearning_Vignette.pdf ) にも同様のことが記載されています。はじめに、トピックには次のものが含まれます。

H2O でディープ ニューラル ネットワークを構築する

これは、あなたが説明するRBMの欠如を説明します。

DNN と DBN の違いの詳細については、https ://stats.stackexchange.com/questions/51273/what-is-the-difference-between-a-neural-network-and の受け入れられた回答も参照してください。 -a-deep-belief-network/59854#59854

オートエンコーダに関しては、使用できます。詳細については、上記リンクの pdf のセクション 7 を参照してください。

于 2015-11-18T11:48:15.373 に答える