rbm

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this schemeのようなテンソルフローでCLDNNの実装を記述しようとしています。次元削減レイヤに問題があります。私が理解する限り、それはいくつかの積み重ねられた制限付きボルツマンマシン（RBMs）で作られ、オートエンコーダーのように機能します。層のデコーダ部分は、井戸寸法を減少させるためにエンコーダを訓練するためのものである。エンコーダの出力を次のレイヤーの入力に「差し込み」たいという意

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ヒントン紙からのRBM事前秤量MATLABネイティブフィードフォワードネットツールボックスのウエイトコード

MATLABネイティブフィードフォワードネットツールボックスのウエイトについてヒントンペーパーコードのRBM事前秤量を使用したいと考えています。誰でもフィードフォワードネットの訓練前の体重を設定または調整する方法を教えていただけますか？例えば、私はhttp://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html からヒントン・コードを使用

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DeepLearning4JでRBMをトレーニングして入力を再構築するにはどうすればよいですか？

私はDeepLearning4J 0.7で制限付きボルツマンマシン（RBM）をトレーニングしようとしていますが、成功していません。私が見つけたすべての例は、DeepLearning4J 0.7で何も役に立たない、またはこれ以上作業していないかのいずれかです。 Contrastive Divergenceを使用して1つのRBMをトレーニングし、再構成エラーを計算する必要があります。これは、コンパイル

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深い信念ネットワークで負の入力データを扱う方法

私のデータには、負の値と正の値を持つ列があります。ここで負の値は、いくつかのものが欠けていることを意味し、正の値は予期しない追加のものを意味し、0は常に期待値であるニュートラルを意味します。だから、この列のデータをディープ・ビリーフ・ネットワークの入力としてどのように使うことができますか。深い信念ネットワークの入力として負の数を入力できますか？

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制限付きボルツマンマシン

現在、deepnetパッケージを使用してRでRBMを作成しようとしています.3入力ポイントのデータセットを使用してRBMを訓練しました。ネットワークをトレーニングした後、2セットのバイアスと2セットのバイアスがあります。私のコードは、私が2.Iのセットで得られた結果は、他のマトリックスはどういう意味2 2×3重量matrix.Whatを得た。この a<-matrix(c(1,0,0,0,1,0,

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制限付きボルツマンマシンとディープラーニングのJavaコード

最後の数日から、私は制限付きボルツマンマシンとディープラーニングについて読んで研究しています。今深層学習の能力をテストするために、私はJavaコードを探しています。 Googleで長年検索しましたが、満足のいく実装ができませんでした。例として、私は制限付きボルツマンマシンの次のJavaライブラリが見つかりました： http://jarbm.sourceforge.net/ しかし、私はそれは、ソ

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制限付きボルツマンマシン実装をテストするにはどうすればよいですか？

私は単純なバイナリ制限付きボルツマンマシンの実装を開発しましたが、今はテストしたいと思います。（最終的にはDBNのために使用するつもりですが、私は独立してテストしたいと思います）。私は、いくつかの人と論文がMNISTデータセットのテストについて話していることを知りましたが、その方法の詳細は見つかりませんでした。隠しユニットに接続された新しい分類レイヤーを追加して、それを訓練するためにバックプ