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- En el campo de aprendizaje de máquina o Inteligencia Artificial, una red de creencia profunda (en inglés Deep Belief Network, DBN) es un modelo gráfico generativo, o alternativamente un tipo de red neuronal profunda, compuesta por múltiples capas de variables latentes ("unidades ocultas"), con conexiones entre las capas pero no entre unidades dentro de cada capa. Cuando se está entrenando un algoritmo DBN con un conjunto de ejemplos como entrada de forma no supervisada, una DBN puede aprender a reconstruir probabilísticamente estas entradas. Así, las capas actúan como detectores de características en dicha entrada. Después de este paso de aprendizaje, una DBN puede ser entrenada de nuevo de forma supervisada para mejorar la etapa de clasificación. Una DBN puede ser vista como una composición de redes simples y no supervisadas tales como las máquinas de Boltzmann restringidas (RBM) donde cada capa oculta de una subred sirve como la capa visible para la siguiente. Esto también permite que la etapa de entrenamiento no supervisado sea realmente eficiente. Yee-Whye Teh, estudiante de Geoffrey Hinton, observó que una DBN puede ser entrenada con una estrategia voraz, capa a capa. Esto ha sido reconocido también como un logro en aprendizaje profundo. (es)
- En el campo de aprendizaje de máquina o Inteligencia Artificial, una red de creencia profunda (en inglés Deep Belief Network, DBN) es un modelo gráfico generativo, o alternativamente un tipo de red neuronal profunda, compuesta por múltiples capas de variables latentes ("unidades ocultas"), con conexiones entre las capas pero no entre unidades dentro de cada capa. Cuando se está entrenando un algoritmo DBN con un conjunto de ejemplos como entrada de forma no supervisada, una DBN puede aprender a reconstruir probabilísticamente estas entradas. Así, las capas actúan como detectores de características en dicha entrada. Después de este paso de aprendizaje, una DBN puede ser entrenada de nuevo de forma supervisada para mejorar la etapa de clasificación. Una DBN puede ser vista como una composición de redes simples y no supervisadas tales como las máquinas de Boltzmann restringidas (RBM) donde cada capa oculta de una subred sirve como la capa visible para la siguiente. Esto también permite que la etapa de entrenamiento no supervisado sea realmente eficiente. Yee-Whye Teh, estudiante de Geoffrey Hinton, observó que una DBN puede ser entrenada con una estrategia voraz, capa a capa. Esto ha sido reconocido también como un logro en aprendizaje profundo. (es)
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- https://web.archive.org/web/20161003210144/http://deeplearning4j.org/deepbeliefnetwork.html|fechaarchivo = 3 de octubre de 2016 (es)
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- En el campo de aprendizaje de máquina o Inteligencia Artificial, una red de creencia profunda (en inglés Deep Belief Network, DBN) es un modelo gráfico generativo, o alternativamente un tipo de red neuronal profunda, compuesta por múltiples capas de variables latentes ("unidades ocultas"), con conexiones entre las capas pero no entre unidades dentro de cada capa. Yee-Whye Teh, estudiante de Geoffrey Hinton, observó que una DBN puede ser entrenada con una estrategia voraz, capa a capa. Esto ha sido reconocido también como un logro en aprendizaje profundo. (es)
- En el campo de aprendizaje de máquina o Inteligencia Artificial, una red de creencia profunda (en inglés Deep Belief Network, DBN) es un modelo gráfico generativo, o alternativamente un tipo de red neuronal profunda, compuesta por múltiples capas de variables latentes ("unidades ocultas"), con conexiones entre las capas pero no entre unidades dentro de cada capa. Yee-Whye Teh, estudiante de Geoffrey Hinton, observó que una DBN puede ser entrenada con una estrategia voraz, capa a capa. Esto ha sido reconocido también como un logro en aprendizaje profundo. (es)
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- Red de creencia profunda (es)
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