Обучение без присмотра
- Неконтролируемое обучение в машинном обучении используется для обучения без учителя.
- Задачи, связанные с нейронными сетями, подразделяются на дискриминационные и генеративные.
- В неконтролируемых задачах используются различные методы, включая правило обучения Хопфилда и контрастивную дивергенцию.
- Энергетическая функция играет роль функции затрат в машинах Больцмана.
- В неконтролируемых сетях используются различные схемы подключения, которые могут быть изменены для обеспечения новых возможностей или ускорения обучения.
- Хеббианское обучение является классическим примером неконтролируемого обучения в изучении нейронных сетей.
- В алгоритмах обучения без контроля используются самоорганизующаяся карта и теория адаптивного резонанса.
- Неконтролируемое обучение охватывает множество областей, связанных с обобщением и объяснением характеристик данных.
Полный текст статьи: