Language
Country/Area
No result found
Tahukah Anda bagaimana jaringan keyakinan mendalam mempelajari fitur melalui lapisan unit tersembunyi?
Dalam bidang pembelajaran mesin saat ini, Deep Belief Network (DBN) tidak diragukan lagi merupakan konsep revolusioner. Sebagai model grafis generatif, atau jenis jaringan saraf dalam, DBN terdiri dari beberapa lapisan variabel laten (disebut unit tersembunyi). Ada koneksi antara setiap lapisan, tetapi unit-unit dalam lapisan yang sama tidak terhubung. Fitur ini memungkinkan DBN untuk mempelajari dan merekonstruksi distribusi probabilitas data inputnya tanpa pengawasan.
Proses pembelajaran DBN dapat dibagi menjadi dua langkah utama. Pertama, melalui struktur multi-lapisan, DBN berfungsi sebagai detektor fitur untuk pembelajaran tanpa pengawasan; kemudian, lapisan-lapisan ini dapat dilatih lebih lanjut untuk pelatihan dengan pengawasan guna mencapai tujuan klasifikasi. Perlu dicatat bahwa komponen inti DBN adalah beberapa jaringan tanpa pengawasan sederhana, seperti Restricted Boltzmann Machines (RBM) atau autoencoder. Lapisan tersembunyi dari setiap sub-jaringan secara langsung berfungsi sebagai lapisan berikutnya. Lapisan yang terlihat.
"Struktur penumpukan lapis demi lapis ini memungkinkan DBN disesuaikan lapis demi lapis melalui proses pelatihan cepat tanpa pengawasan."
Metode pelatihan DBN utamanya dilakukan melalui RBM. Metode pelatihan ini disebut Contrastive Divergence (CD) yang diusulkan oleh Geoffrey Hinton. Untuk memperkirakan metode kemungkinan maksimum yang ideal, CD mempelajari dan memperbarui bobot. Saat melatih satu RBM, penurunan gradien digunakan untuk memperbarui bobot, dan probabilitas berdasarkan vektor tampak dimodelkan menurut fungsi energi.
"Bobot diperbarui melalui metode divergensi komparatif, yang telah membuktikan keefektifannya dalam aplikasi praktis."
Selama proses pelatihan, unit tampak awal ditetapkan sebagai vektor pelatihan, lalu status unit tersembunyi diperbarui berdasarkan unit tampak. Setelah unit tersembunyi diperbarui, unit yang terlihat direkonstruksi berdasarkan status unit tersembunyi. Proses ini disebut "langkah rekonstruksi". Selanjutnya, berdasarkan unit yang terlihat yang direkonstruksi, unit tersembunyi diperbarui lagi untuk menyelesaikan satu putaran pelatihan.
Ketika satu RBM dilatih, RBM lain akan ditumpuk di atasnya, dan lapisan yang terlihat baru akan diambil dari hasil pelatihan lapisan sebelumnya. Siklus ini berulang hingga kondisi penghentian yang telah ditetapkan terpenuhi. Meskipun metode divergensi kontrastif mungkin bukan perkiraan akurat dari kemungkinan maksimum, metode ini cukup efektif dalam eksperimen.
Saat ini, DBN banyak digunakan dalam banyak aplikasi dan skenario dunia nyata, termasuk bidang seperti analisis elektroensefalogram dan penemuan obat. Karakteristik pembelajaran mendalamnya memungkinkan DBN untuk menangkap struktur hierarkis dalam data kompleks dan mengekstraksi fitur yang bermakna.
"Munculnya model ini semakin mendorong pengembangan teknologi pembelajaran mendalam dan memperluas cakupan praktisnya."
Secara keseluruhan, deep belief network, dengan struktur dan metode pelatihannya yang unik, tidak hanya menyediakan mekanisme pembelajaran fitur yang kuat, tetapi juga membuka jalan bagi pengembangan kecerdasan buatan di masa mendatang. Seiring kemajuan teknologi, bagaimana teknologi ini akan memengaruhi kehidupan dan pekerjaan kita?
