Machine de Boltzmann restreinte

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Coulombe

Définition

Une machine de Boltzmann restreinte (MBR) est une machine de Boltzmann dont les connexions sont restreintes aux seules connexions entre unités (ou neurones) des couches cachées et les unités (ou neurones) des couches visibles pour des raisons d'efficacité de l'entraînement. Rappelons que la machine de Boltzmann est une architecture de réseau de neurones inventée par Geoffrey Hinton et Terrence Sejnowski en 1985 pour créer des modèles génératifs capables d'apprendre la distribution de probabilités d'un jeu de données d'entraînement. Il est possible d'empiler plusieurs couches de machines de Boltzmann restreintes (MBR) pour créer des réseaux profonds qui sont plus performants.

Français

Machine de Boltzmann restreinte

Source: Géron, A. (2017). Deep Learning avec TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets. Traduction par Hervé Soulard, Dunod.

Anglais

Restricted Boltzmann Machine (RBN)

RBMs are a type of probabilistic graphical model that can be interpreted as a stochastic artificial neural network. RBNs learn a representation of the data in an unsupervised manner. An RBN consists of visible and hidden layer, and connections between binary neurons in each of these layers. RBNs can be efficiently trained using Contrastive Divergence, an approximation of gradient descent. • Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory • An Introduction to Restricted Boltzmann Machines