Una máquina de Boltzmann restringida (RBM) es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático basado en la energía que funciona construyendo una distribución de probabilidad sobre un conjunto de variables ocultas y, a continuación, utilizando esa distribución para tomar muestras de los datos. El nombre "restringido" proviene del hecho de que el algoritmo se limita a sólo dos tipos de variables ocultas, llamadas "visibles" y "ocultas". Las variables visibles son los datos que el algoritmo intenta aprender, y las variables ocultas son los factores latentes que explican los datos. El algoritmo utiliza un conjunto de pesos que definen las interacciones entre las variables visibles y ocultas, y aprende estos pesos maximizando la probabilidad de los datos.
El RBM es un caso especial de una clase más general de modelos basados en la energía llamados máquinas de Boltzmann. Las máquinas de Boltzmann pueden ser totalmente visibles o totalmente ocultas, pero las RBM están siempre restringidas a sólo dos tipos de variables. El algoritmo fue propuesto por primera vez por Geoffrey Hinton y Terry Sejnowski en 1986, y se ha utilizado ampliamente en aplicaciones de aprendizaje automático como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación.
¿La máquina de Boltzmann restringida puede tener como máximo 4 capas?
No, una máquina de Boltzmann restringida (RBM) puede tener más de 4 capas. De hecho, no hay un límite inherente al número de capas que puede tener una RBM. El número de capas de una RBM viene determinado por la naturaleza del problema a resolver y la arquitectura de la propia RBM. ¿Cómo se entrenan los RBM? Hay varias maneras de entrenar un RBM, pero el método más común es la Divergencia Contrastiva (CD). La CD consiste en dar pequeños pasos (normalmente sólo un paso) en la dirección que maximice la diferencia entre las probabilidades de las unidades visibles dadas las unidades ocultas, y las probabilidades de las unidades visibles dadas las unidades ocultas del paso anterior. Al dar pequeños pasos como éste, el proceso de entrenamiento es mucho más eficiente que si tratáramos de maximizar directamente la probabilidad de las unidades visibles dadas las unidades ocultas. ¿Hay más de 4 capas en una máquina de Boltzmann restringida (RBM)? Una máquina de Boltzmann restringida puede contener más capas que 4. No hay ninguna limitación en el número de capas que puede contener una RBM.
¿Se siguen utilizando las RBM? Sí, las RBM se siguen utilizando en varios campos, como la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. Aunque los algoritmos y arquitecturas específicas han evolucionado a lo largo de los años, la idea básica de utilizar un RBM para aprender características de los datos sigue siendo válida.
¿Cuál es el paso que no se da en el forward pass en el RBM?
Hay cuatro pasos principales en el pase hacia adelante de un RBM:
1. Calcular las probabilidades de activación para cada unidad oculta
2. Tomar una muestra de las unidades ocultas para generar un 3. Calcular las probabilidades de activación para cada unidad visible
4. Tomar muestras de las unidades visibles para generar el estado visible