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Definition - Was bedeutet Deep Belief Network (DBN)?
Ein Deep Believe Network (DBN) ist ein hochentwickelter Typ eines generativen neuronalen Netzwerks, das ein unbeaufsichtigtes Modell des maschinellen Lernens verwendet, um Ergebnisse zu erzielen. Diese Art von Netzwerk veranschaulicht einige der Arbeiten, die in letzter Zeit durchgeführt wurden, um relativ unbeschriftete Daten zum Erstellen unbeaufsichtigter Modelle zu verwenden.
Techopedia erklärt Deep Belief Network (DBN)
Einige Experten beschreiben das Deep-Believe-Netzwerk als eine Reihe von eingeschränkten Boltzmann-Maschinen (RBM), die übereinander gestapelt sind. Im Allgemeinen bestehen Deep-Believe-Netzwerke aus verschiedenen kleineren, nicht überwachten neuronalen Netzwerken. Eines der gemeinsamen Merkmale eines Deep-Believe-Netzwerks ist, dass Layer zwar Verbindungen zwischen sich haben, das Netzwerk jedoch keine Verbindungen zwischen Einheiten in einem einzigen Layer enthält.
Geoff Hinton, einer der Pioniere dieses Prozesses, charakterisiert gestapelte RBMs als ein System, das auf "gierige" Weise trainiert werden kann, und beschreibt Deep-Believe-Netzwerke als Modelle, "die eine tiefe hierarchische Repräsentation von Trainingsdaten extrahieren".
Im Allgemeinen zeigt diese Art von unbeaufsichtigtem maschinellem Lernmodell, wie Ingenieure weniger strukturierte, robustere Systeme verfolgen können, bei denen nicht so viele Daten beschriftet werden und die Technologie Ergebnisse auf der Grundlage zufälliger Eingaben und iterativer Prozesse zusammenstellen muss.
