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alle macchine di Boltzmann ristrette al deep learning: quali cambiamenti magici sono avvenuti nel processo
Negli ultimi decenni, le tecnologie dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale hanno continuato a evolversi. Tra questi, spicca il Deep Belief Network (DBN), che sta diventando un argomento di grande attualità tra ricercatori e professionisti. Dietro DBN, c'è una logica e una struttura profonde e misteriose. È un modello grafico generativo composto da più strati di variabili latenti (unità nascoste). Ci sono connessioni tra gli strati, ma non ci sono connessioni tra le unità nello stesso strato.
DBN è in grado di apprendere senza supervisione e di ricostruire i propri input in modo probabilistico, il che lo rende utile come rilevatore di caratteristiche.
Il processo di addestramento iniziale del DBN si basa sulla macchina di Boltzmann ristretta (RBM). RBM è un modello di energia generativa non orientata costituito da uno strato visibile e da strati nascosti con connessioni tra gli strati. Durante l'addestramento delle DBN, i ricercatori solitamente le considerano una combinazione di semplici reti non supervisionate. Lo strato nascosto di ogni sottorete funge da strato visibile dello strato successivo, in modo che l'addestramento dell'intero modello possa essere eseguito in un passaggio rapido ed efficiente.
Quindi, come addestrare l'RBM? Qui viene utilizzato un metodo chiamato Divergenza Contrastiva (CD). Sebbene questo metodo non si basi su una rigorosa stima della massima verosimiglianza, produce buoni risultati nelle applicazioni pratiche. Durante il processo di addestramento, i pesi vengono aggiornati tramite il metodo della discesa del gradiente, facendo in modo che il modello si adatti meglio ai dati di addestramento.
Il metodo della divergenza contrastiva semplifica le difficoltà causate dal campionamento e velocizza il processo di addestramento eseguendo solo un numero limitato di passaggi di campionamento di Gibbs.
Con lo sviluppo di DBN, i ricercatori hanno scoperto che questa struttura può non solo estrarre caratteristiche, ma anche eseguire un addestramento di classificazione supervisionato. Per questo motivo, il DBN è ampiamente utilizzato in vari scenari pratici, tra cui l'analisi EEG e la scoperta di farmaci. Queste applicazioni dimostrano il potenziale dei modelli DBN nell'elaborazione di dati ad alta dimensionalità.
Con il vigoroso sviluppo del deep learning, la tecnologia DBN è stata costantemente ampliata e migliorata. Ad esempio, la Convolutional Deep Belief Network combina le caratteristiche delle reti neurali convoluzionali per rendere più efficienti l'elaborazione dei dati e l'estrazione delle caratteristiche.
Si può affermare che l'evoluzione dalle macchine di Boltzmann ristrette al deep learning mostra la difficoltà nel campo dell'apprendimento automatico nel passaggio da modelli semplici ad architetture complesse. Nel corso di questo processo, gli sforzi e le innovazioni di molti ricercatori hanno reso il modello più efficiente e pratico.
La pratica e l'innovazione dei ricercatori non hanno solo promosso il progresso del mondo accademico, ma hanno anche generato innumerevoli applicazioni pratiche, rendendo la nostra vita più comoda ed efficiente.
Tuttavia, sebbene DBN e il deep learning abbiano ottenuto successi in molti campi, restano ancora molte sfide da superare. Possiamo affrontare sfide di intelligence di livello superiore attraverso un'ulteriore evoluzione di questi modelli?
