Language
Country/Area
No result found
هل تعلم كيف تتعلم شبكات المعتقدات العميقة الميزات من خلال طبقات من الوحدات المخفية؟
في مجال التعلم الآلي اليوم، تعد شبكة Deep Belief Network (DBN) بلا شك مفهومًا ثوريًا. كنموذج رسومي توليدي، أو نوع من الشبكات العصبية العميقة، يتكون DBN من طبقات متعددة من المتغيرات الكامنة (تسمى الوحدات المخفية). هناك اتصالات بين كل طبقة، ولكن الوحدات الموجودة في نفس الطبقة غير متصلة. تمكن هذه الميزة DBN من تعلم وإعادة بناء التوزيع الاحتمالي لبيانات الإدخال الخاصة بها دون إشراف.
يمكن تقسيم عملية تعلم DBN إلى خطوتين رئيسيتين. أولاً، من خلال بنية متعددة الطبقات، تعمل DBN بمثابة كاشف للميزات للتعلم غير الخاضع للإشراف، ومن ثم يمكن تدريب هذه الطبقات بشكل أكبر للتدريب الخاضع للإشراف لتحقيق أغراض التصنيف. تجدر الإشارة إلى أن المكونات الأساسية لـ DBN هي بعض الشبكات البسيطة غير الخاضعة للرقابة، مثل أجهزة Boltzmann المقيدة (RBM) أو أجهزة التشفير التلقائي. تعمل الطبقة المخفية لكل شبكة فرعية مباشرة كطبقة مرئية.
"يسمح هيكل التراص طبقة تلو الأخرى بتعديل DBN طبقة تلو الأخرى من خلال عملية تدريب سريعة وغير خاضعة للرقابة."
يتم تنفيذ طريقة تدريب DBN بشكل أساسي من خلال الإدارة القائمة على النتائج. وتسمى طريقة التدريب هذه بالتباعد التقابلي (CD) الذي اقترحه جيفري هينتون. من أجل تقريب طريقة الاحتمال القصوى المثالية، يتعلم القرص المضغوط الأوزان ويحدثها. عند تدريب إدارة نتائج واحدة، يتم استخدام النسب المتدرج لتحديث الأوزان، ويتم تصميم الاحتمال بناءً على متجهه المرئي وفقًا لوظيفة الطاقة.
"يتم تحديث الأوزان بطريقة التباعد المقارن والتي أثبتت فعاليتها في التطبيقات العملية."
أثناء عملية التدريب، يتم تعيين الوحدة المرئية الأولية كمتجه للتدريب، ثم يتم تحديث حالة الوحدة المخفية بناءً على الوحدة المرئية. بعد تحديث الوحدات المخفية، تتم إعادة بناء الوحدات المرئية بناءً على حالة الوحدات المخفية. وتسمى هذه العملية "خطوة إعادة الإعمار". وبعد ذلك، استنادًا إلى الوحدات المرئية المعاد بناؤها، يتم تحديث الوحدات المخفية مرة أخرى لإكمال جولة من التدريب.
عندما يتم تدريب إدارة نتائج واحدة، سيتم تكديس إدارة نتائج أخرى فوقها، وسيتم أخذ الطبقة المرئية الجديدة من مخرجات التدريب للطبقة السابقة. تتكرر هذه الدورة حتى يتم استيفاء شرط التوقف المحدد مسبقًا. على الرغم من أن طريقة التباعد المتباين قد لا تكون تقريبًا دقيقًا لأقصى احتمال، إلا أنها فعالة جدًا في التجارب.
في الوقت الحاضر، يتم استخدام DBN على نطاق واسع في العديد من التطبيقات والسيناريوهات في العالم الحقيقي، بما في ذلك مجالات مثل تحليل مخطط كهربية الدماغ واكتشاف الأدوية. تتيح خصائص التعلم العميق الخاصة بها لـ DBN التقاط البنية الهرمية في البيانات المعقدة واستخراج ميزات ذات معنى.
"لقد أدى ظهور هذا النموذج إلى تعزيز تطوير تكنولوجيا التعلم العميق وتوسيع نطاقها العملي."
بشكل عام، لا توفر شبكة المعتقدات العميقة، ببنيتها الفريدة وطريقة تدريبها، آلية قوية لتعلم الميزات فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا لتطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل. مع استمرار التقدم التكنولوجي، كيف ستؤثر هذه التكنولوجيا على حياتنا وعملنا؟
