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es machines de Boltzmann restreintes à l’apprentissage profond : quels changements magiques se sont produits au cours du processus
Au cours des dernières décennies, les technologies d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle ont continué d’évoluer. Parmi eux, le Deep Belief Network (DBN) se démarque et devient un sujet brûlant parmi les chercheurs et les praticiens. Derrière DBN se cache une logique et une structure profondes et mystérieuses. Il s'agit d'un modèle graphique génératif composé de plusieurs couches de variables latentes (unités cachées). Il existe des connexions entre les couches, mais il n'y a pas de connexions entre les unités d'une même couche.
DBN est capable d'apprendre sans supervision et de reconstruire son entrée de manière probabiliste, ce qui le rend utile comme détecteur de fonctionnalités.
Le processus de formation initial du DBN repose sur la machine de Boltzmann restreinte (RBM). RBM est un modèle d'énergie générative non dirigé composé d'une couche visible et de couches cachées avec des connexions entre les couches. Lors de la formation des DBN, les chercheurs les considèrent généralement comme une combinaison de réseaux simples non supervisés. La couche cachée de chaque sous-réseau sert de couche visible de la couche suivante, de sorte que la formation de l'ensemble du modèle peut être effectuée de manière rapide et efficace.
Alors, comment entraîner RBM ? Une méthode appelée divergence contrastive (CD) est utilisée ici. Bien que cette méthode ne soit pas basée sur une estimation stricte du maximum de vraisemblance, elle produit de bons résultats dans les applications pratiques. Au cours du processus de formation, les poids sont mis à jour via la méthode de descente de gradient, ce qui permet au final au modèle de mieux s'adapter aux données de formation.
La méthode de divergence contrastive simplifie les difficultés causées par l’échantillonnage et accélère le processus de formation en exécutant uniquement un nombre limité d’étapes d’échantillonnage de Gibbs.
Avec le développement du DBN, les chercheurs ont découvert que cette structure peut non seulement extraire des fonctionnalités, mais également effectuer une formation de classification supervisée. Sur cette base, le DBN est largement utilisé dans divers scénarios pratiques, notamment l’analyse EEG et la découverte de médicaments. Ces applications démontrent le potentiel des modèles DBN dans le traitement de données de grande dimension.
Avec le développement vigoureux de l’apprentissage en profondeur, la technologie DBN a été continuellement étendue et améliorée. Par exemple, le Convolutional Deep Belief Network combine les caractéristiques des réseaux neuronaux convolutionnels pour rendre le traitement des données et l’extraction de caractéristiques plus efficaces.
On peut dire que l’évolution des machines Boltzmann restreintes vers l’apprentissage profond montre la lutte dans le domaine de l’apprentissage automatique des modèles simples aux architectures complexes. Au cours de ce processus, les efforts et les innovations de nombreux chercheurs ont rendu le modèle plus efficace et plus pratique.
La pratique et l’innovation des chercheurs ont non seulement favorisé le progrès du monde universitaire, mais ont également engendré d’innombrables applications pratiques, rendant notre vie plus pratique et plus efficace.
Cependant, bien que le DBN et l’apprentissage profond aient connu du succès dans de nombreux domaines, il reste encore de nombreux défis à surmonter. Pouvons-nous relever des défis de renseignement de plus haut niveau grâce à une évolution plus poussée de ces modèles ?
