جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني آلة بولتزمان المقيدة (RBM)؟
آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية التي ابتكرها جيف هينتون ، وهو رائد في مجال التعلم الآلي وتصميم الشبكات العصبية.
يعد هذا النوع من الشبكات التوليفية مفيدًا في التصفية وتعلم الميزات والتصنيف ، ويستخدم بعض أنواع تقليل الأبعاد للمساعدة في معالجة المدخلات المعقدة.
تيكوبيديا تشرح آلة بولتزمان المقيدة (RBM)
تسمى آلة بولتزمان المقيدة لأنه لا يوجد اتصال بين الطبقات في النموذج ، وهو "تقييد" النموذج. يشرح الخبراء أن عقد الإدارة القائمة على النتائج تتخذ قرارات "عشوائية" ، أو يتم تحديدها بشكل عشوائي. الأوزان المختلفة تغير هيكل الإدخال ، وتعالج وظائف التنشيط إخراج العقدة. مثل الأنواع الأخرى من الأنظمة المشابهة ، تعمل آلة بولتزمان المقيدة بطبقات الإدخال والطبقات المخفية وطبقات الإخراج لتحقيق نتائج التعلم الآلي. لقد كانت الإدارة القائمة على النتائج مفيدة أيضًا في إنشاء نماذج أكثر تطوراً ، مثل شبكات الإيمان العميق ، عن طريق تكديس النماذج الفردية للإدارة معا.
