Yes, Restricted Boltzmann Machines (RBMs) can serve as an example of deep learning. In particular, deep learning networks like deep belief networks can be formed by "stacking" RBMs, which in turn can be fine-tuned using gradient descent and backpropagation. Despite their deep learning applications, RBMs are indeed a more general machine learning concept as well. They have found applications in dimensionality reduction, classification, collaborative filtering, feature learning, topic modeling, and more. They can also be trained in either supervised or unsupervised ways, depending on the task.
ใช่ เครื่องจักร Boltzmann แบบจำกัด (RBM) สามารถใช้เป็นตัวอย่างของการเรียนรู้เชิงลึกได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายความเชื่อเชิงลึก สามารถเกิดขึ้นได้โดยการ "ซ้อน" RBM ซึ่งสามารถปรับอย่างละเอียดได้โดยใช้การไล่ระดับสีแบบไล่ระดับและการแพร่กระจายกลับ แม้จะมีแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก แต่ RBM ก็เป็นแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปเช่นกัน พวกเขาพบการใช้งานในการลดขนาด การจำแนกประเภท การกรองร่วมกัน การเรียนรู้คุณลักษณะ การสร้างโมเดลหัวข้อ และอื่นๆ นอกจากนี้ยังสามารถฝึกอบรมได้ทั้งแบบมีผู้ดูแลหรือไม่มีผู้ดูแล ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงาน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence