Машина Гельмгольца - Helmholtz machine

В Гельмгольца машина это тип искусственная нейронная сеть который может учитывать скрытую структуру набора данных, будучи обученным создавать генеративная модель исходного набора данных.^[1] Есть надежда, что, изучая экономические представления данных, основная структура генеративной модели должна разумно аппроксимировать скрытую структуру набора данных. Машина Гельмгольца содержит две сети, восходящую признание сеть, которая принимает данные в качестве входных данных и производит распределение по скрытым переменным, и нисходящую «генерирующую» сеть, которая генерирует значения скрытых переменных и самих данных.

Машины Гельмгольца обычно обучаются с использованием обучение без учителя алгоритм, такой как алгоритм бодрствования-сна.^[2] Они являются предшественниками вариационных автокодеры, которые вместо этого обучаются с использованием обратное распространение. Машины Гельмгольца также могут использоваться в приложениях, требующих контролируемого алгоритма обучения (например, распознавание символов или позиционно-инвариантное распознавание объекта в поле).

Смотрите также

• Автоэнкодер
• Машина Больцмана
• Сеть Хопфилда
• Ограниченная машина Больцмана

Рекомендации

1. Питер, Даян; Хинтон, Джеффри Э.; Нил, Рэдфорд М.; Земель, Ричард С. (1995). «Машина Гельмгольца». Нейронные вычисления. 7 (5): 889–904. Дои:10.1162 / neco.1995.7.5.889. PMID  7584891.
2. Хинтон, Джеффри Э .; Даян, Питер; Фрей, Брендан Дж .; Нил, Рэдфорд (1995-05-26). «Алгоритм бодрствования-сна для неконтролируемых нейронных сетей». Наука. 268 (5214): 1158–1161. Bibcode:1995Научный ... 268.1158H. Дои:10.1126 / science.7761831. PMID  7761831.

внешняя ссылка

• http://www.cs.utoronto.ca/~hinton/helmholtz.html - Статьи Хинтона о машинах Гельмгольца.
• https://www.nku.edu/~kirby/docs/HelmholtzTutorialKoeln.pdf - Учебник по машинам Гельмгольца