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Wissen Sie, wie tiefe Glaubensnetzwerke Merkmale durch Schichten verborgener Einheiten erlernen?
Im heutigen Bereich des maschinellen Lernens ist Deep Belief Network (DBN) zweifellos ein revolutionäres Konzept. Als generatives grafisches Modell oder eine Art tiefes neuronales Netzwerk besteht DBN aus mehreren Schichten latenter Variablen (sogenannte versteckte Einheiten). Zwischen jeder Schicht bestehen Verbindungen, aber die Einheiten in derselben Schicht sind nicht verbunden. Diese Funktion ermöglicht es DBN, die Wahrscheinlichkeitsverteilung seiner Eingabedaten ohne Aufsicht zu lernen und zu rekonstruieren.
Der Lernprozess von DBN kann in zwei Hauptschritte unterteilt werden. Erstens dient DBN durch eine mehrschichtige Struktur als Merkmalsdetektor für unüberwachtes Lernen. Anschließend können diese Schichten für überwachtes Training weiter trainiert werden, um Klassifizierungszwecke zu erreichen. Es ist erwähnenswert, dass die Kernkomponenten von DBN einige einfache unbeaufsichtigte Netzwerke sind, wie z. B. Restricted Boltzmann Machines (RBM) oder Autoencoder. Die verborgene Schicht jedes Subnetzwerks dient direkt als nächste sichtbare Schicht.
„Diese Schicht-für-Schicht-Stapelstruktur ermöglicht die Anpassung von DBN Schicht für Schicht mit einem schnellen, unbeaufsichtigten Trainingsprozess.“
Die Trainingsmethode von DBN wird hauptsächlich durch RBM durchgeführt. Diese von Geoffrey Hinton vorgeschlagene Trainingsmethode wird als Kontrastive Divergenz (CD) bezeichnet. Um die ideale Maximum-Likelihood-Methode anzunähern, lernt CD die Gewichte und aktualisiert sie. Beim Training eines einzelnen RBM wird der Gradientenabstieg zum Aktualisieren der Gewichte verwendet und die Wahrscheinlichkeit basierend auf seinem sichtbaren Vektor wird entsprechend der Energiefunktion modelliert.
„Die Gewichte werden durch die vergleichende Divergenzmethode aktualisiert, die sich in praktischen Anwendungen als wirksam erwiesen hat.“
Während des Trainingsprozesses wird die anfänglich sichtbare Einheit als Trainingsvektor festgelegt und dann wird der Status der verborgenen Einheit basierend auf der sichtbaren Einheit aktualisiert. Nachdem die ausgeblendeten Einheiten aktualisiert wurden, werden die sichtbaren Einheiten basierend auf dem Status der ausgeblendeten Einheiten rekonstruiert. Dieser Vorgang wird als „Rekonstruktionsschritt“ bezeichnet. Anschließend werden die verborgenen Einheiten basierend auf den rekonstruierten sichtbaren Einheiten erneut aktualisiert, um eine Trainingsrunde abzuschließen.
Wenn ein RBM trainiert wird, wird ein weiteres RBM darauf gestapelt und die neue sichtbare Ebene wird aus der Trainingsausgabe der vorherigen Ebene übernommen. Dieser Zyklus wiederholt sich, bis eine voreingestellte Stoppbedingung erfüllt ist. Obwohl die kontrastive Divergenzmethode möglicherweise keine genaue Annäherung an die maximale Wahrscheinlichkeit darstellt, ist sie in Experimenten recht effektiv.
Heutzutage wird DBN häufig in vielen realen Anwendungen und Szenarien eingesetzt, darunter in Bereichen wie der Elektroenzephalogramm-Analyse und der Arzneimittelforschung. Seine Deep-Learning-Eigenschaften ermöglichen es DBN, die hierarchische Struktur in komplexen Daten zu erfassen und aussagekräftige Merkmale zu extrahieren.
„Die Entstehung dieses Modells hat die Entwicklung der Deep-Learning-Technologie weiter vorangetrieben und ihren praktischen Anwendungsbereich erweitert.“
Alles in allem bietet das Deep Believe Network mit seiner einzigartigen Struktur und Trainingsmethode nicht nur einen leistungsstarken Feature-Learning-Mechanismus, sondern ebnet auch den Weg für die zukünftige Entwicklung künstlicher Intelligenz. Wie wird sich die Technologie angesichts der fortschreitenden Technologie auf unser Leben und unsere Arbeit auswirken?
