Macchine di Boltzmann Restrittive (RBM): differenze tra le versioni

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Gli strati visibili rappresentano i dati di input, mentre gli strati nascosti apprendono delle rappresentazioni interne dei dati.
Gli strati visibili rappresentano i dati di input, mentre gli strati nascosti apprendono delle rappresentazioni interne dei dati.
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Le RBM sono spesso utilizzate per eseguire la riduzione della dimensionalità, apprendere rappresentazioni distribuite dei dati o generare nuovi dati.  
Le RBM sono spesso utilizzate per eseguire la riduzione della dimensionalità, apprendere rappresentazioni distribuite dei dati o generare nuovi dati.  
===Nella generazione di musica polifonica===                                               
Una RBM può essere addestrata su dati musicali per generare nuove sequenze di note che sono coerenti con il modello appreso durante l'addestramento.


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            |description=Una Macchina di Boltzmann Restrittiva (RBM) è una rete neurale probabilistica usata per apprendimento non supervisionato. Composta da nodi visibili (dati di input) e nodi nascosti (rappresentazioni interne), la sua struttura semplifica l'apprendimento. Trova applicazione nella riduzione della dimensionalità, apprendimento di rappresentazioni e generazione di dati, come la musica.
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Macchine di Boltzmann Restrittive (RBM)
Nome Inglese Restricted Boltzmann Machine
Sigla RBM
Anno Di Creazione 1986
Pubblicazione
URL
Topic

Una Macchina di Boltzmann Restrittiva (RBM) è un tipo di rete neurale probabilistica usata per l'apprendimento non supervisionato. È composta da due tipi di nodi: nodi visibili e nodi nascosti. Gli strati visibili rappresentano i dati di input, mentre gli strati nascosti apprendono delle rappresentazioni interne dei dati.

La particolarità di una RBM restrittiva risiede nel fatto che vi è una restrizione sui collegamenti tra i nodi visibili e nascosti, in modo che non ci siano connessioni tra i nodi dello stesso strato e vengano impediti i collegamenti tra i nodi visibili tra loro. Questa restrizione semplifica il processo di apprendimento e rende l'addestramento più efficiente.

Le RBM sono spesso utilizzate per eseguire la riduzione della dimensionalità, apprendere rappresentazioni distribuite dei dati o generare nuovi dati.


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