Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"deep belief networks|restricted Boltzmann machines|knowledge extraction|knowledge representation|pruning|architecture optimization"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Knowledge Extraction with Deep Belief Networks
 Bronec, Jan ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Červíčková, Věra (oponent)
Hluboké neuronové sítě typu DBN jsou tvořeny sérií navzájem po vrstvách propojených omezených Boltzmannových strojů (RBM). Zvětšování DBN sítě typicky vede ke zlepšení její přesnosti, podobně jako v případě mnoha dalších typů neuronových sítí. Toto zvětšování ovšem bývá za cenu zvýšené výpočetní složitosti a vyšších paměťových nároků. Pro použití velké neuronové sítě v mobilním zařízení je často nutné její velikost snížit. My jsme se pro snížení velikosti sítí DBN zaměřili na techniku zvanou prořezávání. Cílem prořezávání je odstranit značnou část redundantních vah sítě a přitom zachovat její přesnost. Pro DBN sítě jsme vytipovali několik algoritmů prořezávání a jejich vlastnosti jsme porovnali na různých datech. Dále jsme studovali vlastnosti takzvaných konfidenčních pravidel extrahovaných z natrénované DBN sítě. Použitím těchto pravidel získáme srozumitelnou interpretaci znalostí naučené sítě a jednodušší alternativu k původní síti. 1
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English