Language
Country/Area
No result found
Знаете ли вы, как глубокие сети убеждений изучают особенности через слои скрытых единиц?
В современной области машинного обучения Deep Belief Network (DBN), несомненно, является революционной концепцией. Как генеративная графическая модель или тип глубокой нейронной сети, DBN состоит из нескольких слоев скрытых переменных (называемых скрытыми блоками). Между каждым слоем есть связи, но блоки в одном слое не связаны. Эта функция позволяет DBN изучать и восстанавливать распределение вероятностей входных данных без присмотра.
Процесс обучения DBN можно разделить на два основных этапа. Во-первых, благодаря многоуровневой структуре DBN служит детектором признаков для обучения без учителя, затем эти слои можно дополнительно обучить для обучения с учителем для достижения целей классификации; Стоит отметить, что основными компонентами DBN являются некоторые простые неконтролируемые сети, такие как ограниченные машины Больцмана (RBM) или автокодировщики. Скрытый уровень каждой подсети непосредственно служит следующим видимым слоем.
"Эта послойная структура наложения позволяет корректировать DBN слой за слоем посредством быстрого процесса обучения без присмотра."
Метод обучения DBN в основном осуществляется с помощью RBM. Этот метод обучения называется контрастной дивергенцией (CD), предложенный Джеффри Хинтоном. Чтобы приблизиться к идеальному методу максимального правдоподобия, CD изучает и обновляет веса. При обучении одного RBM для обновления весов используется градиентный спуск, а вероятность на основе его видимого вектора моделируется в соответствии с энергетической функцией.
"Весовые коэффициенты обновляются с помощью метода сравнительной дивергенции, который доказал свою эффективность на практике."
Во время процесса обучения исходная видимая единица устанавливается в качестве обучающего вектора, а затем состояние скрытой единицы обновляется на основе видимой единицы. После обновления скрытых объектов видимые объекты реконструируются на основе состояния скрытых объектов. Этот процесс называется «шагом реконструкции». Впоследствии на основе реконструированных видимых блоков скрытые блоки снова обновляются для завершения цикла обучения.
Когда один RBM обучен, другой RBM будет наложен поверх него, а новый видимый слой будет взят из результатов обучения предыдущего слоя. Этот цикл повторяется до тех пор, пока не будет выполнено заданное условие остановки. Хотя метод контрастной дивергенции не может быть точным приближением максимального правдоподобия, он весьма эффективен в экспериментах.
В настоящее время DBN широко используется во многих реальных приложениях и сценариях, включая такие области, как анализ электроэнцефалограмм и поиск лекарств. Его характеристики глубокого обучения позволяют DBN фиксировать иерархическую структуру сложных данных и извлекать значимые функции.
"Появление этой модели еще больше способствовало развитию технологии глубокого обучения и расширило ее практическую сферу применения".
В целом, сеть глубоких убеждений с ее уникальной структурой и методом обучения не только обеспечивает мощный механизм обучения функциям, но и прокладывает путь для будущего развития искусственного интеллекта. Поскольку технологии продолжают развиваться, как эти технологии повлияют на нашу жизнь и работу?
