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as Máquinas de Boltzmann Restritas ao Aprendizado Profundo: Que Mudanças Mágicas Aconteceram no Processo
Nas últimas décadas, a tecnologia de aprendizado de máquina e inteligência artificial continuou a evoluir. Entre eles, Deep Belief Network (DBN) se destaca e se torna um tema quente entre pesquisadores e profissionais. Por trás do DBN, há uma lógica e uma estrutura profundas e misteriosas ocultas. É um modelo gráfico generativo composto por múltiplas camadas de variáveis potenciais (unidades ocultas). Existem conexões entre camadas, mas não há conexões entre unidades na mesma camada.
O DBN é capaz de aprender sem supervisão a reconstruir sua entrada probabilisticamente, o que permite que ele seja usado como um detector de recursos.
O processo de treinamento preliminar do DBN depende da Máquina Restrita de Boltzmann (RBM). RBM é um modelo de geração de energia não direcionada que contém uma camada visível e uma camada oculta, e existem conexões entre as camadas. Ao treinar o DBN, os pesquisadores geralmente o tratam como uma combinação de redes simples não supervisionadas. A camada oculta de cada sub-rede serve como camada visível da próxima camada, para que o treinamento de todo o modelo possa ser realizado em etapas rápidas e eficientes.
Então, como treinar RBM? Um método chamado Divergência Contrastiva (CD) é usado aqui. Embora este método não seja baseado em estimativa estrita de máxima verossimilhança, ele produziu bons resultados em aplicações práticas. Durante o processo de treinamento, os pesos são atualizados por meio do método gradiente descendente, o que permite que o modelo se ajuste melhor aos dados de treinamento.
O método de divergência contrastiva simplifica a dificuldade causada pela amostragem e acelera o processo de treinamento ao executar apenas um número limitado de etapas de amostragem de Gibbs.
Com o desenvolvimento do DBN, os pesquisadores descobriram que essa estrutura pode não apenas extrair recursos, mas também realizar treinamento de classificação supervisionado. Nesta base, o DBN é amplamente utilizado em vários cenários práticos, incluindo análise de EEG e descoberta de medicamentos. Estas aplicações demonstram o potencial dos modelos DBN no processamento de dados de alta dimensão.
Com o vigoroso desenvolvimento do aprendizado profundo, a tecnologia DBN tem sido continuamente ampliada e aprimorada. Por exemplo, a Convolutional Deep Belief Network combina as características das redes neurais convolucionais para tornar o processamento de dados e a extração de recursos mais eficientes.
Pode-se dizer que a evolução das máquinas restritas de Boltzmann para o aprendizado profundo demonstra a luta no campo do aprendizado de máquina, de modelos simples a arquiteturas complexas. Nesse processo, os esforços e inovações de muitos pesquisadores tornaram o modelo mais eficiente e prático.
A prática e a inovação dos pesquisadores não só promovem o avanço da academia, mas também dão origem a inúmeras aplicações práticas, tornando nossas vidas mais convenientes e eficientes.
No entanto, embora a DBN e a aprendizagem profunda tenham tido sucesso em muitas áreas, ainda existem muitos desafios que precisam ser superados. Poderemos enfrentar desafios de inteligência de nível superior através da evolução destes modelos?
