Language
Country/Area
No result found
ari Mesin Boltzmann Terbatas ke Pembelajaran Mendalam: Perubahan Ajaib Apa yang Terjadi dalam Prosesnya
Selama beberapa dekade terakhir, teknologi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan terus berkembang. Di antara keduanya, Deep Belief Network (DBN) menonjol dan menjadi topik hangat di kalangan peneliti dan praktisi. Di balik DBN, terdapat logika dan struktur yang mendalam dan misterius. DBN merupakan model grafis generatif yang terdiri dari beberapa lapisan variabel laten (unit tersembunyi). Terdapat koneksi antar lapisan, tetapi tidak ada koneksi antar unit dalam lapisan yang sama.
DBN mampu belajar tanpa pengawasan dan merekonstruksi inputnya secara probabilistik, yang membuatnya berguna sebagai pendeteksi fitur.
Proses pelatihan awal DBN bergantung pada Restricted Boltzmann Machine (RBM). RBM merupakan model energi generatif tak terarah yang terdiri dari lapisan tampak dan lapisan tersembunyi dengan koneksi antar lapisan. Saat melatih DBN, peneliti biasanya melihatnya sebagai kombinasi jaringan sederhana tanpa pengawasan. Lapisan tersembunyi dari setiap subjaringan berfungsi sebagai lapisan yang terlihat dari lapisan berikutnya, sehingga pelatihan seluruh model dapat dilakukan dalam langkah yang cepat dan efisien.
Jadi, bagaimana cara melatih RBM? Metode yang disebut Contrastive Divergence (CD) digunakan di sini. Meskipun metode ini tidak didasarkan pada estimasi kemungkinan maksimum yang ketat, metode ini menghasilkan hasil yang baik dalam aplikasi praktis. Selama proses pelatihan, bobot diperbarui melalui metode penurunan gradien, yang pada akhirnya membuat model lebih sesuai dengan data pelatihan.
Metode contrastive divergence menyederhanakan kesulitan yang disebabkan oleh pengambilan sampel dan mempercepat proses pelatihan dengan hanya menjalankan sejumlah langkah pengambilan sampel Gibbs yang terbatas.
Dengan pengembangan DBN, para peneliti telah menemukan bahwa struktur ini tidak hanya dapat mengekstraksi fitur, tetapi juga melakukan pelatihan klasifikasi terbimbing. Atas dasar ini, DBN banyak digunakan dalam berbagai skenario praktis, termasuk analisis EEG dan penemuan obat. Aplikasi-aplikasi ini menunjukkan potensi model DBN dalam memproses data berdimensi tinggi.
Dengan pesatnya perkembangan pembelajaran mendalam, teknologi DBN terus diperluas dan ditingkatkan. Misalnya, Convolutional Deep Belief Network menggabungkan karakteristik jaringan saraf konvolusional untuk membuat pemrosesan data dan ekstraksi fitur lebih efisien.
Dapat dikatakan bahwa evolusi dari mesin Boltzmann terbatas ke pembelajaran mendalam menunjukkan perjuangan di bidang pembelajaran mesin dari model sederhana ke arsitektur yang kompleks. Selama proses ini, upaya dan inovasi banyak peneliti telah membuat model lebih efisien dan praktis.
Praktik dan inovasi peneliti tidak hanya mendorong kemajuan akademis, tetapi juga melahirkan banyak aplikasi praktis, membuat hidup kita lebih mudah dan efisien.
Namun, meskipun DBN dan pembelajaran mendalam telah mencapai keberhasilan di banyak bidang, masih banyak tantangan yang harus diatasi. Dapatkah kita menghadapi tantangan kecerdasan tingkat tinggi melalui evolusi lebih lanjut dari model-model ini?
