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Sapevi come le reti di credenze profonde apprendono caratteristiche attraverso strati di unità nascoste?
Nel campo attuale dell'apprendimento automatico, Deep Belief Network (DBN) è senza dubbio un concetto rivoluzionario. DBN è un modello grafico generativo, o un tipo di rete neurale profonda, costituito da più strati di variabili latenti (chiamate unità nascoste). Ci sono connessioni tra gli strati, ma le unità nello stesso strato non sono connesse. Questa funzionalità consente a DBN di apprendere e ricostruire la distribuzione di probabilità dei dati di input senza supervisione.
Il processo di apprendimento del DBN può essere suddiviso in due fasi principali. Innanzitutto, attraverso una struttura multistrato, DBN viene utilizzato come rilevatore di caratteristiche per l'apprendimento non supervisionato; in seguito, questi strati possono essere ulteriormente addestrati in modo supervisionato per raggiungere scopi di classificazione. Vale la pena notare che i componenti principali di DBN sono alcune semplici reti non supervisionate, come le Restricted Boltzmann Machines (RBM) o gli autoencoder, in cui lo strato nascosto di ogni sottorete funge direttamente da strato successivo. Strati visibili.
"Questa struttura strato per strato consente di adattare DBN strato per strato con una rapida procedura di addestramento non supervisionata."
Il DBN viene allenato principalmente tramite RBM, un metodo di allenamento proposto da Geoffrey Hinton chiamato Divergenza Contrastiva (CD). Per approssimare il metodo di massima verosimiglianza ideale, CD apprende e aggiorna i pesi. Durante l'addestramento di un singolo RBM, i pesi vengono aggiornati utilizzando la discesa del gradiente e la probabilità di vedere il vettore viene modellata in base alla funzione energetica.
Durante l'addestramento, le unità visibili iniziali vengono impostate come vettori di addestramento, quindi gli stati delle unità nascoste vengono aggiornati in base alle unità visibili. Dopo l'aggiornamento delle unità nascoste, le unità visibili vengono ricostruite in base allo stato delle unità nascoste. Questo processo è chiamato "fase di ricostruzione". Successivamente, le unità nascoste vengono nuovamente aggiornate in base alle unità visibili ricostruite per completare un ciclo di addestramento."Aggiorniamo i pesi tramite divergenza contrastiva, che ha dimostrato la sua efficacia nelle applicazioni pratiche."
Quando un RBM viene addestrato, un altro RBM viene sovrapposto ad esso, con il nuovo livello visibile che assume l'output di addestramento del livello precedente. Questo ciclo si ripete finché non viene soddisfatta la condizione di arresto preimpostata. Sebbene il metodo della divergenza contrastiva possa non rappresentare un'approssimazione esatta della massima verosimiglianza, funziona piuttosto bene negli esperimenti.
Oggigiorno, i DBN sono ampiamente utilizzati in numerose applicazioni e scenari del mondo reale, tra cui campi quali l'analisi EEG e la scoperta di farmaci. Le sue caratteristiche di apprendimento profondo consentono a DBN di catturare la struttura gerarchica in dati complessi ed estrarre caratteristiche significative.
"L'emergere di questo modello ha ulteriormente promosso lo sviluppo della tecnologia di apprendimento profondo e ne ha ampliato il campo di applicazione."
In sintesi, la rete di credenze profonde, con la sua struttura e il suo metodo di formazione unici, non solo fornisce un potente meccanismo di apprendimento delle caratteristiche, ma apre anche la strada allo sviluppo futuro dell'intelligenza artificiale. Con il continuo progresso della tecnologia, in che modo influenzerà le nostre vite e il nostro lavoro?
