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Você sabia como as redes de crenças profundas aprendem recursos por meio de camadas de unidades ocultas?
No campo atual de aprendizado de máquina, Deep Belief Network (DBN) é sem dúvida um conceito revolucionário. Como modelo gráfico generativo, ou um tipo de rede neural profunda, o DBN consiste em múltiplas camadas de variáveis latentes (chamadas de unidades ocultas). Existem conexões entre cada camada, mas as unidades na mesma camada não estão conectadas. Este recurso permite que o DBN aprenda e reconstrua a distribuição de probabilidade de seus dados de entrada sem supervisão.
O processo de aprendizagem do DBN pode ser dividido em duas etapas principais. Primeiro, através de uma estrutura multicamadas, o DBN serve como um detector de características para aprendizagem não supervisionada e, em seguida, essas camadas podem ser treinadas posteriormente para treinamento supervisionado para atingir fins de classificação; É importante notar que os componentes principais do DBN são algumas redes simples não supervisionadas, como Máquinas Boltzmann Restritas (RBM) ou codificadores automáticos. A camada oculta de cada sub-rede serve diretamente como a próxima camada visível.
"Essa estrutura de empilhamento camada por camada permite que o DBN seja ajustado camada por camada com um processo de treinamento rápido e não supervisionado."
O método de treinamento do DBN é realizado principalmente por meio de RBM. Este método de treinamento é denominado Divergência Contrastiva (CD) proposto por Geoffrey Hinton. Para aproximar o método de máxima verossimilhança ideal, o CD aprende e atualiza os pesos. Ao treinar um único RBM, o gradiente descendente é usado para atualizar os pesos, e a probabilidade baseada em seu vetor visível é modelada de acordo com a função de energia.
"Os pesos são atualizados através do método de divergência comparativa, que tem comprovado sua eficácia em aplicações práticas."
Durante o processo de treinamento, a unidade visível inicial é definida como o vetor de treinamento e, em seguida, o estado da unidade oculta é atualizado com base na unidade visível. Após a atualização das unidades ocultas, as unidades visíveis são reconstruídas com base no status das unidades ocultas. Este processo é denominado "etapa de reconstrução". Posteriormente, com base nas unidades visíveis reconstruídas, as unidades ocultas são atualizadas novamente para completar uma rodada de treinamento.
Quando um RBM é treinado, outro RBM será empilhado sobre ele e a nova camada visível será obtida da saída de treinamento da camada anterior. Este ciclo se repete até que uma condição de parada predefinida seja atendida. Embora o método da divergência contrastiva possa não ser uma aproximação precisa da máxima verossimilhança, é bastante eficaz em experimentos.
Atualmente, o DBN é amplamente utilizado em muitas aplicações e cenários do mundo real, incluindo campos como análise de eletroencefalograma e descoberta de medicamentos. Suas características de aprendizado profundo permitem ao DBN capturar a estrutura hierárquica em dados complexos e extrair recursos significativos.
"O surgimento deste modelo promoveu ainda mais o desenvolvimento da tecnologia de aprendizagem profunda e expandiu seu escopo prático."
Em suma, a rede de crenças profundas, com sua estrutura e método de treinamento únicos, não apenas fornece um poderoso mecanismo de aprendizado de recursos, mas também abre caminho para o desenvolvimento futuro da inteligência artificial. À medida que a tecnologia continua a avançar, como é que esta tecnologia afetará as nossas vidas e o nosso trabalho?
