User
Привет. В этом посте мы проведем эксперимент, в котором протестируем два типа регуляризации в ограниченной машине Больцмана. Как оказалось, RBM очень чувствительна к параметрам модели, таким как момент и локальное поле нейрона (более подробно обо всех параметрах можно прочитать в практическом руководстве в RBM Джеффри Хинтона). Но мне для полной картины и для получения шаблонов наподобие таких вот, не хватало еще одного параметра — регуляризации. К ограниченным машинам Больцмана можно относиться и как к разновидности сети Маркова, и как к очередной нейроной сети, но если копнуть глубже, то будет видна аналогия и со зрением. Подобно первичной зрительной коре, получающей информацию от сетчатки через зрительный нерв (да простят меня биологи за такое упрощение), RBM ищет простые шаблоны во входном изображении. На этом аналогия не заканчивается, если очень малые и нулевые веса интерпретировать как отсутствие веса, то мы получим, что каждый скрытый нейрон RBM формирует некоторое рецептивное поле, а сформированная из обученных RBM глубокая сеть формирует из простых образов более комплексные признаки; чем-то подобным, в принципе, и занимается зрительная кора головного мозга, правда, вероятно, как то посложнее =)
FILE*, написанную на C++98:class File
{
FILE* handle;
public:
File(const char* filename) {
if ( !(handle = fopen(filename, "r")) )
throw std::runtime_error("blah blah blah");
}
~File() { if (handle) fclose(handle); }
// ...
private:
File(const File&); //запретить копирование
void operator=(const File&); //запретить присваивание
};
Бесконечны лишь Вселенная и глупость человеческая. Хотя насчет первой у меня имеются сомнения. (с) Альберт Эйнштейн
