Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 12. Ограниченная машина Больцмана. Нестеров Павел

889

Нестеров Павел рассказывает о нейросетевом автоэнкодере, стохастической и рекурентной нейронной сети. Говорит о машине Больцмана и ограниченной машине Больцмана. Рассказывает о распределении Гиббса и алгоритме contrastive divergence для обучения РБМ. Говорит о сэмплировании данных из РБМ,  бинарной РБМ и гауссово-бинарной РБМ. О влиянии регуляризации, нелинейном сжатии размерности, извлечении признаков и Semantic hashing.

  1. Вспоминаем прошлую лекцию
  2. Softmax слой
  3. Обучение без учителя
  4. Ограниченная машина Больцмана
  5. Алгоритм contrastive divergence
  6. Заметки про RBM