Markov zanjirlari (Markov zanjiri, MC yoki diskret vaqt sovg'asi, DTMC) - Bu Boltzmann (Bm) va XetField (HN) tarmoqlarining oldingi hisoblanadi. Ularning ma'nosi quyidagicha tushuntirish mumkin: agar men bo'lsam, quyidagi tugunlardan biriga tushish ehtimoli qanday? Har bir keyingi davlat faqat avvalgilarga bog'liq. Aslida Markov zanjiri ns emasligiga qaramay, ular juda o'xshash. Shuningdek, Markov zanjirlari, albatta, ulanishlarni to'lamaydi.
Boltzmann avtomobili (Boltzmann mashinasi, bm)bu Xetfieldning tarmog'iga juda o'xshash, ammo unda ba'zi neyronlar kirish evaziga belgilanadi va ba'zilari yashirin kabi. Kelajakda kirish neyronlari chiqadi. Boltzmann avtomobili - stoystik tarmoq. Trening xatolarni qayta tarqatish usuli yoki qiyosiy tafovut algoritmiga muvofiq o'tish usulidan o'tadi. Umuman olganda, o'quv jarayoni Xetfield tarmog'iga juda o'xshash.
Cheklangan BoltzmanN mashinasi (Cheklangan boltzman mashinasi, rbm)ajablanarlisi shundaki, Boltzmanning mashinasiga o'xshash va shuning uchun Xetfield tarmog'ida. Yagona farq uning cheklovlari. Unda bir xil turdagi neyronlar o'zaro bog'liq emas. Boltzmanning cheklangan mashinasi FFNN sifatida o'qitilishi mumkin, ammo bitta nuance: ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri uzatish va qaytarish xatolarini tarqatish o'rniga, siz avvalgisida ma'lumotlarni uzatishingiz kerak. Shundan so'ng, trening to'g'ridan-to'g'ri va teskari xatolarni tarqatish usuli bilan o'qitiladi.
Avtokoder (AETENOLDER, AE) Ffnn kabi bir narsa, chunki FFNN tomonidan tubdan turli me'morchurga qaraganda boshqa usul. Asosiy g'oya avtomatik kodlash (siqishni, shifrlash emas, siqishni) ma'lumotida. Tarmoqning o'zi drag'etamslar tomonidan ko'rinadi, unda unumsiz qatlamlar kamroq kirish va chiqish joylari va u nosimmetrik. Tarmoqni o'zgartirish xatosidan foydalanib, kirish va mahsulotni kiritish va chiqish o'rtasidagi farqni o'zgartirish uchun xatolarni taqsimlash orqali o'qitilishi mumkin.
Carcoder yorish Sparse Autecoder, SAE) - qaysidir ma'noda, odatdagidan farq qiladi. Kichik "tugunlar" kichikroq "hajmli" kichikroq "hajm" dagi ma'lumotni ko'rsatish uchun tarmoqni o'qitishning o'rniga, biz ularning sonini ko'paytiramiz. Markazni toraytirish o'rniga, tarmoq u erga o'chib turadi. Ushbu turdagi tarmoqlar ko'p sonli ma'lumotlar to'plamining ko'p sonli xususiyatlari bilan ishlash uchun foydalidir. Agar siz tarmoqni oddiy aviokodchi sifatida o'qitsangiz, foydali narsasi yo'qolmaydi. Shuning uchun, kirish ma'lumotlariga qo'shimcha ravishda, maxsus sinish filtri, shuningdek, xatolar yo'q bo'lib ketadi.
