Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Машина Больцмана
Стохастическая ненаправленная нейронная сеть, состоящая из взаимосвязанных двоичных нейронов, используемая для моделирования распределения вероятностей входных данных и обучения внутренних представлений.
Ограниченная машина Больцмана
Упрощенная версия машины Больцмана, где соединения существуют только между слоями видимых и скрытых нейронов, но не внутри каждого слоя.
Свободная энергия
Математическая функция, количественно определяющая энергию определенного состояния в машине Больцмана, используемая для вычисления вероятности каждой конфигурации сети.
Видимые единицы
Нейроны машины Больцмана, которые напрямую соответствуют наблюдаемым переменным во входных данных и служат интерфейсом с внешним миром.
Скрытые единицы
Внутренние нейроны машины Больцмана, которые улавливают сложные статистические зависимости между видимыми единицами и позволяют изучать абстрактные представления.
Распределение Больцмана
Экспоненциальное распределение вероятностей, которое описывает состояние термодинамического равновесия системы, на котором основана математическая формулировка машин Больцмана.
Глубокая машина Больцмана
Расширенная архитектура машин Больцмана с несколькими скрытыми слоями, позволяющая иерархическое обучение все более абстрактных представлений.
Постоянный контрастивный дивергенс
Вариант контрастивного дивергенса, где цепь Маркова не сбрасывается между итерациями, улучшая качество выборки и сходимость обучения.
Термодинамическое состояние
Особая конфигурация активаций всех нейронов в машине Больцмана, характеризующаяся её уровнем энергии согласно функции энергии сети.
Температура РБМ
Параметр, контролирующий уровень стохастичности в активации нейронов, влияющий на исследование пространства состояний и способность сети моделировать данные.
Синаптические веса
Параметры машины Больцмана, количественно определяющие силу и знак соединений между нейронами, оптимизируемые во время обучения для минимизации энергии вероятных конфигураций.
Нейронное смещение
Индивидуальные параметры, добавляемые к каждому нейрону в машине Больцмана, изменяющие его вероятность активации независимо от его связей с другими нейронами.
Стохастическая генеративная модель
Класс моделей, к которым относятся машины Больцмана, способные генерировать новые данные путем выборки из изученного распределения вероятностей.
Обучение без учителя
Парадигма обучения, в которой машины Больцмана изучают внутреннюю структуру данных без меток, максимизируя правдоподобие обучающих данных.