В машинном обучении сеть глубокого убеждения ( DBN ) является порождающей графической моделью или, альтернативно, классом глубокой нейронной сети, состоящей из нескольких слоев скрытых переменных (" скрытые юниты "), с соединениями между слоями, но не между юнитами внутри каждого слоя.
Рассмотрим этот код
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
Будет ли приведенный выше код создавать глубокую сеть убеждений? Если нет, то чего не хватает?