Language
Country/Area
No result found
e las máquinas de Boltzmann restringidas al aprendizaje profundo: ¿Qué cambios mágicos ocurrieron en el proceso
Durante las últimas décadas, las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial han seguido evolucionando. Entre ellos se destaca Deep Belief Network (DBN), que se convierte en un tema candente entre investigadores y profesionales. Detrás de DBN hay una lógica y una estructura profundas y misteriosas. Se trata de un modelo gráfico generativo compuesto por múltiples capas de variables latentes (unidades ocultas). Existen conexiones entre capas, pero no existen conexiones entre unidades de la misma capa.
DBN es capaz de aprender sin supervisión y reconstruir su entrada de forma probabilística, lo que lo hace útil como detector de características.
El proceso de entrenamiento inicial de DBN se basa en la máquina de Boltzmann restringida (RBM). RBM es un modelo de energía generativa no dirigida que consta de una capa visible y capas ocultas con conexiones entre las capas. Al entrenar DBN, los investigadores generalmente las ven como una combinación de redes simples no supervisadas. La capa oculta de cada subred sirve como capa visible de la siguiente capa, de modo que el entrenamiento de todo el modelo se puede llevar a cabo en un paso rápido y eficiente.
Entonces, ¿cómo entrenar a RBM? Aquí se utiliza un método llamado divergencia contrastiva (CD). Aunque este método no se basa en una estimación estricta de máxima verosimilitud, produce buenos resultados en aplicaciones prácticas. Durante el proceso de entrenamiento, los pesos se actualizan a través del método de descenso de gradiente, lo que en última instancia hace que el modelo se ajuste mejor a los datos de entrenamiento.
El método de divergencia contrastiva simplifica las dificultades causadas por el muestreo y acelera el proceso de entrenamiento al ejecutar solo un número limitado de pasos de muestreo de Gibbs.
Con el desarrollo de DBN, los investigadores han descubierto que esta estructura no sólo puede extraer características, sino también realizar entrenamiento de clasificación supervisado. Sobre esta base, el DBN se utiliza ampliamente en diversos escenarios prácticos, incluido el análisis de EEG y el descubrimiento de fármacos. Estas aplicaciones demuestran el potencial de los modelos DBN en el procesamiento de datos de alta dimensión.
Con el vigoroso desarrollo del aprendizaje profundo, la tecnología DBN se ha ampliado y mejorado continuamente. Por ejemplo, la red convolucional de creencias profundas combina las características de las redes neuronales convolucionales para hacer que el procesamiento de datos y la extracción de características sean más eficientes.
Se puede decir que la evolución de las máquinas de Boltzmann restringidas al aprendizaje profundo muestra la lucha en el campo del aprendizaje automático desde modelos simples hasta arquitecturas complejas. Durante este proceso, los esfuerzos e innovaciones de muchos investigadores han hecho que el modelo sea más eficiente y práctico.
La práctica y la innovación de los investigadores no sólo han promovido el progreso académico, sino que también han generado innumerables aplicaciones prácticas, haciendo nuestras vidas más cómodas y eficientes.
Sin embargo, aunque DBN y el aprendizaje profundo han logrado éxito en muchos campos, aún quedan muchos desafíos por superar. ¿Podemos afrontar desafíos de inteligencia de nivel superior mediante una mayor evolución de estos modelos?
