Chapter 14. Deep Belief Network

첨부파일 DBN.zip 파일 다운로드 첨부파일 DBN_ver2.zip 파일 다운로드 첨부파일 DBN_ver3.zip 파일 다운로드 첨부파일 DBN_ver4.zip 파일 다운로드 RBM을 이용하여, 각 hidden 층별로 w를 학습하고 (pre-training). 라벨층을 한층 올린뒤, RBM으로 구한 w를 초기값으로 사용하는 FNN을 학습/수행하면 된다.

다른 방법은 잘 모르겠다. 머리가 아파서..코드 수정은 나중에..

일단 현 코드에서 FNN을 여러개의 hidden layer를 갖도록 수정하고, W로 RBM의 W를 사용하면 끝.. 여러개의 hidden layer로 변경만 하면 쉽게 끝날듯. ver 2 ------------ 여러개의 hidden layer를 갖는 fnn을 작성하였으나.. layer가 증가할 수록 수렴하기 위한 epoch가 급격히 증가한다.

버그인가.. 그리고 W의 초기값으로 RBM을 사용하면 마찬가지로 epoch가 증가한다..

일단 돌아가긴 하는데... 더 봐야겠다...