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現在、deepnet パッケージを使用して R で RBM に取り組もうとしています。3 つの入力ポイントを持つ独自のデータセットを使用して RBM をトレーニングしました。ネットワークをトレーニングした後、2 セットの重みと 2 セットのバイアスを取得しました。私のコードは次のように実行されます

a<-matrix(c(1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1),nrow=4,ncol=3,byrow=T)
RBM_trn<-rbm.train(a, 2, numepochs = 30, batchsize = 100, learningrate=0.8,
momentum =0.5 ,visible_type = "bin",hidden_type = "bin" , cd = 1)
RBM_trn

得られた結果は 2 のセットでした。2 つの 2x3 ウェイト マトリックスを取得しました。もう 1 つのマトリックスはどういう意味ですか?

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これを確認してください: https://github.com/cran/deepnet/blob/master/R/rbm_train.R

W と B は、コスト関数を最適化するために確率的 (またはミニバッチ) 勾配降下法を使用して反復ごとに学習した重みとバイアスに対応します。

于 2016-09-19T09:06:42.910 に答える