La máquina de Helmholtz (llamada así por Hermann von Helmholtz y su concepto de energía libre de Helmholtz ) es un tipo de red neuronal artificial que puede explicar la estructura oculta de un conjunto de datos al ser entrenada para crear un modelo generativo del conjunto original de datos. . [1] La esperanza es que al aprender las representaciones económicas de los datos, la estructura subyacente del modelo generativo debería aproximarse razonablemente a la estructura oculta del conjunto de datos. Una máquina Helmholtz contiene dos redes, un reconocimiento de abajo hacia arriba. red que toma los datos como entrada y produce una distribución sobre variables ocultas, y una red "generativa" de arriba hacia abajo que genera valores de las variables ocultas y los datos en sí.
Las máquinas de Helmholtz generalmente se entrenan utilizando un algoritmo de aprendizaje no supervisado , como el algoritmo de vigilia-sueño . [2] Son un precursor de los autocodificadores variacionales , que en su lugar se entrenan mediante retropropagación . Las máquinas Helmholtz también se pueden usar en aplicaciones que requieren un algoritmo de aprendizaje supervisado (por ejemplo, reconocimiento de caracteres o reconocimiento de posición invariante de un objeto dentro de un campo).
Ver también
Referencias
- ^ Peter, Dayan ; Hinton, Geoffrey E .; Neal, Radford M .; Zemel, Richard S. (1995). "La máquina de Helmholtz". Computación neuronal . 7 (5): 889–904. doi : 10.1162 / neco.1995.7.5.889 . PMID 7584891 . S2CID 1890561 .
- ^ Hinton, Geoffrey E .; Dayan, Peter ; Frey, Brendan J .; Neal, Radford (26 de mayo de 1995). "El algoritmo de vigilia-sueño para redes neuronales no supervisadas". Ciencia . 268 (5214): 1158-1161. Código Bibliográfico : 1995Sci ... 268.1158H . doi : 10.1126 / science.7761831 . PMID 7761831 .
enlaces externos
- http://www.cs.utoronto.ca/~hinton/helmholtz.html - Documentos de Hinton sobre máquinas Helmholtz
- https://www.nku.edu/~kirby/docs/HelmholtzTutorialKoeln.pdf - Un tutorial sobre las máquinas Helmholtz