Saya ingin bereksperimen dengan jaringan saraf untuk masalah klasifikasi yang saya hadapi. Saya berlari ke kertas yang berbicara tentang RBM. Tetapi dari apa yang saya mengerti, mereka tidak berbeda dari memiliki jaringan saraf multilayer. Apakah ini akurat?
Selain itu saya bekerja dengan R dan tidak melihat paket kalengan untuk RBM. Saya memang menemukan literatur yang berbicara tentang jaringan pembelajaran yang dalam yang pada dasarnya ditumpuk RBM tetapi tidak yakin apakah sepadan dengan upaya untuk mengimplementasikannya dalam R. Apakah ada yang punya petunjuk? Terima kasih
Jawaban:
Pertama-tama RBM tentu berbeda dari Jaring Saraf normal, dan ketika digunakan dengan benar mereka mencapai kinerja yang jauh lebih baik. Juga, latih beberapa lapis RBM, dan kemudian gunakan bobot yang ditemukan sebagai titik awal untuk Mulitlayer NN sering menghasilkan hasil yang lebih baik daripada hanya menggunakan Multilayer NN.
Pointer terbaik yang dapat saya pikirkan adalah kursus tentang Coursera ini, yang diajarkan oleh Geoffrey Hinton, yang merupakan salah satu orang yang bertanggung jawab untuk RBM:
https://class.coursera.org/neuralnets-2012-001/class/index
video pada RBM dan Denoising Autoencoder adalah sumber belajar yang berharga bagi siapa pun yang tertarik dengan topik ini.
Mengenai implementasi di R, saya juga tidak tahu, tetapi jika Anda ingin mengimplementasikannya, lebih baik tidak menggunakan R murni (kecuali data Anda tidak terlalu besar). Pelatihan RBM membutuhkan waktu yang cukup lama, dan jika Anda menggunakan R murni alih-alih R dengan C, ia dapat tumbuh secara signifikan.
sumber
Dalam R Anda dapat menggunakan neuralnet dan RSNNS (yang menyediakan antarmuka ke Stuttgart Neural Network Simulator ) agar sesuai dengan jaringan saraf multilayer standar, tetapi ada perbedaan untuk RBM.
Mengenai menerapkan jaring saraf yang dalam di R, saya pikir satu-satunya strategi yang berharga adalah antarmuka implementasi FOSS yang ada, yang biasanya merupakan solusi yang jauh lebih baik daripada hanya menerapkan kembali hal-hal pada Anda sendiri (saya tidak pernah mengerti mengapa semua orang perlu menemukan kembali roda). R menawarkan banyak fungsi untuk melakukan hal ini dan Anda dapat memanfaatkan penanganan data R dengan aspek kecepatan dan siap pakai dari solusi yang ada. Sebagai contoh, orang mungkin antarmuka MDP dengan kemampuan antarmuka Python / R, lihat misalnya, makalah ini .
Sunting: Andrew Landgraf dari Statistik Signifikan memberikan beberapa Kode R untuk RBM .
sumber