Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана

Abstract

Проведено аналіз моделей глибоких нейронних мереж та методів їх навчання, в результаті якого запропонована класифікація і наведена порівняльна характеристика, а також виділені переваги та недоліки архітектур глибоких нейромереж. Проведено експериментальне дослідження з навчання за допомогою обмеженої і глибокої машин Больцмана, а також глибокої мережі довіри для вирішення задачі класифікації на прикладі завдання медичного діагностування раку грудей із застосуванням відкритої бібліотеки Deeplearning4J для побудови нейромоделей. Проведені експерименти дозволили отримати залежності витрат пам'яті ЕОМ програмних реалізацій досліджуваних методів від розмірності вибірок, а також сформулювати рекомендації щодо вибору архітектури глибоких мереж при вирішенні задач класифікації.

Keywords

• глибока нейронна мережа
• машинне навчання
• машина Больцмана
• класифікація