H2O.deeplearning нейронную сеть

Question

Несколько Сомнения, связанного с h2o.deeplearning:

1. ли это глубокая нейронная сетью или глубокого убеждение нейронной сетью (которая использует Ограниченные больцмановскую машину - УКР)
2. Нет, где в документации H2o, обсуждается RBM. Они используют SGD Stochastic gadient descent (который используется нормальной нейронной сетью).
3. Если мы не используем autoencoders и RBM, тогда мы можем назвать это глубокой нейронной сетью.

H2o действительно очень интересно, но с этими сомнениями это будет очень сложно использовать.

Answer 1

Я не эксперт в этой области, но я не думаю, что h2o утверждает, что внедряет сеть глубоких убеждений (DBN). Я думаю, что они внедряют глубокую нейронную сеть (DNN) с помощью directforward. В документации (https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/booklets/v2_2015/PDFs/online/DeepLearning_Vignette.pdf) также указано столько же; в предисловии он говорит, тема включает:

Построение глубоких нейронных сетей в H2O

Это объясняет отсутствие RBMS вы описываете.

Для некоторых более подробно о различии между DNNS и DBNs, а также увидеть принятый ответ здесь: https://stats.stackexchange.com/questions/51273/what-is-the-difference-between-a-neural-network-and-a-deep-belief-network/59854#59854

Что касается автоассоциатор, они могут быть использованы, хотя. Подробности см. В разделе 7 вышеприведенного документа.