В чем разница между нейронной сетью и сетью глубоких убеждений?

62

У меня складывается впечатление, что когда люди обращаются к сети «глубокого убеждения», это, по сути, нейронная сеть, но очень большая. Правильно ли это или сеть глубокого убеждения также подразумевает, что сам алгоритм отличается (т. Е. Нет нейронной сети с прямой связью, но, возможно, что-то с петлями обратной связи)?

Винсент Вармердам
источник

Ответы:

59

«Нейронные сети» - это термин, обычно используемый для обозначения нейронных сетей с прямой связью. Глубокие нейронные сети - это нейронные сети с множеством уровней.

Сеть глубокого убеждения - это не то же самое, что глубокая нейронная сеть.

Как вы указали, сеть глубокого убеждения имеет ненаправленные связи между некоторыми уровнями. Это означает, что топология DNN и DBN различна по определению.

Ненаправленные слои в DBN называются ограниченными машинами Больцмана. Эти уровни можно обучать с использованием алгоритма обучения без присмотра (Contrastive Divergence), который очень быстр (Вот ссылка ! С подробностями).

Еще несколько комментариев:

Решения, полученные с использованием более глубоких нейронных сетей, соответствуют решениям, которые работают хуже, чем решения, полученные для сетей с 1 или 2 скрытыми слоями. По мере того как архитектура становится глубже, становится сложнее получить хорошее обобщение с использованием Deep NN.

В 2006 году Хинтон обнаружил, что гораздо более высокие результаты могут быть достигнуты в более глубоких архитектурах, когда каждый уровень (RBM) предварительно обучается с помощью алгоритма обучения без присмотра (Contrastive Divergence). Затем Сеть может быть обучена контролируемым образом с использованием обратного распространения для «точной настройки» весов.

Дэвид Бучака
источник
Является ли основное различие между функцией DNN и DBN, которые DBN функционируют в обоих направлениях: in => out для обучения, out => in для прогнозов?
ZAR
5

JИксJYJ

Тем не менее, как отметил Дэвид: « сети глубокого убеждения имеют ненаправленные связи между двумя верхними уровнями, как в RBM », что отличается от стандартных нейронных сетей с прямой связью. В общем, основная проблема в DNN касается его обучения, которое, безусловно, более сложное, чем однослойный NN. (Я не работаю над NNs, это просто случилось, я недавно прочитал газету.)

Ссылка: 1. Глубокие нейронные сети для акустического моделирования в распознавании речи , Джеффри Хинтон, Ли Денг, Донг Ю, Джордж Даль, Абдель-Рахман Мохамед, Навдип Джайтли, Эндрю Сеньор, Винсент Ванхук, Патрик Нгуен, Тара Саинат и Брайан Кингсбери в журнале обработки сигналов IEEE [82] ноябрь 2012 г. ( ссылка на оригинальную статью в MSR )

usεr11852 говорит восстановить Monic
источник
1
Глубокая сеть BELIEF обычно относится к глубокой сети с неконтролируемой предварительной подготовкой (сложенные ограниченные машины Больцмана, обученные с контрастивной дивергенцией).
Альфа
5
@ user11852 В статье, на которую вы ссылаетесь, проводится различие между глубокими нейронными сетями и сетями глубоких убеждений. Сети глубокого убеждения имеют ненаправленные связи между двумя верхними уровнями, как в RBM.
Дэвид Дж. Харрис
0

Рад видеть комментарии Алекса здесь. Я объяснял людям, что DL - это типичная нейронная сеть. Там нет никакой разницы в схеме обучения. Более ранний ANN, написанный на c (70-е годы), имеет возможность настройки нескольких скрытых слоев. На самом деле я проверил, чтобы определить, улучшают ли точность скрытые слои. Количество слоев не отличает DL от ANN.

Я ненавижу такие условия маркетинга. Теперь у нас так много экспертов по DL, которые не знают, что DL на самом деле является ANN. Поскольку маркетинг настолько хорош и силен, люди считают, что мы много продвинулись в области машинного обучения. Но нет ничего нового!

Кихун Юн
источник
4
На самом деле есть новые вещи. Правда, ANN были известны задолго до ажиотажа DL. В последнее время мы узнали много хитростей, необходимых для изучения таких глубоких нейронных сетей. Обладая гораздо большей вычислительной мощью, мы также обнаружили, что нейронные сети отлично подходят для изображений, аудио и других данных, для которых у нас были трудности с созданием функций вручную. Есть больше, конечно.
Владислав Довгальец
1
Этот ответ, похоже, является скорее комментарием к не связанной проблеме. Я не вижу никаких упоминаний о сетях глубокого убеждения.
Бельдаз