Deep Belief NetworkとRestricted Boltzmann Machineを学んでいます。
DBN (CD-1、貪欲、層ごと) のトレーニングでは、2 番目、3 番目、および n 番目の RBM への入力は、確率ではなく確率的バイナリ (0 または 1) である必要がありますか?
DBN での推論プロセスに関しては、隠れユニットも確率ではなく確率的バイナリですか? sigmd{Σ(W*V+b)} は、すぐ上の層への入力として使用できますか? または、h ユニットの確率的バイナリ結果を取得し、これらの h 値をすぐ上のレイヤーへの入力として使用するために乱数ジェネレーターがさらに必要ですか?
誰か説明してくれませんか？