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Veuillez expliquer ce qu'est le "réseau de croyances profondes"
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Dans l'apprentissage automatique, un réseau de croyances profond (DBN) est un modèle graphique génératif, ou alternativement une classe de réseau neuronal profond, composé de plusieurs couches de variables latentes ("unités cachées"), avec des connexions entre les couches mais pas entre les unités à l'intérieurChaque couche.
Lorsqu'il est formé sur un ensemble d'exemples sans supervision, un DBN peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées.Les couches agissent ensuite comme des détecteurs de fonctionnalités.Après cette étape d'apprentissage, un DBN peut être davantage formé avec la supervision pour effectuer la classification.
Les DBN peuvent être considérés comme une composition de réseaux simples et non supervisés tels que des machines Boltzmann restreintes (RBM) ou des autoencoders, où la couche cachée de chaque sous-réseau sert de couche visible pour la suivante.Un RBM est un modèle basé sur l'énergie non dirigé et génératif avec une couche d'entrée "visible" et une couche cachée et des connexions entre mais pas dans les couches.Cette composition conduit à une procédure de formation rapide et à couches non supervisée, où une divergence contrastive est appliquée à chaque sous-réseau à son tour, à partir de la paire de couches la plus basse (la couche visible la plus basse est un ensemble de formation).
L'observation selon laquelle les DBN peuvent être formés avec gourmandise, une couche à la fois, a conduit à l'un des premiers algorithmes efficaces d'apprentissage en profondeur: 6 Dans l'ensemble, il existe de nombreuses implémentations et utilisations attrayantes des DBN dans des applications et scénarios réels (par exemple, l'électroencéphalographique, découverte de médicament).