Language
Country/Area
No result found
ừ máy Boltzmann bị hạn chế đến học sâu: Những thay đổi kỳ diệu nào đã xảy ra trong quá trình này
Trong vài thập kỷ qua, công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển. Trong số đó, Deep Belief Network (DBN) nổi bật và trở thành chủ đề nóng trong giới nghiên cứu và thực hành. Đằng sau DBN ẩn chứa một logic và cấu trúc sâu sắc và bí ẩn. Đó là một mô hình đồ họa tổng quát bao gồm nhiều lớp biến tiềm năng (các đơn vị ẩn), nhưng không có kết nối giữa các đơn vị trên cùng một lớp.
DBN có thể học mà không cần giám sát để tái tạo lại đầu vào của nó theo xác suất, điều này cho phép nó được sử dụng làm công cụ phát hiện tính năng.
Quy trình đào tạo sơ bộ của DBN dựa trên Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM). RBM là mô hình tạo năng lượng vô hướng bao gồm lớp hiển thị và lớp ẩn, đồng thời có các kết nối giữa các lớp. Khi đào tạo DBN, các nhà nghiên cứu thường coi nó như sự kết hợp của các mạng không giám sát đơn giản. Lớp ẩn của mỗi mạng con đóng vai trò là lớp hiển thị của lớp tiếp theo, do đó việc đào tạo toàn bộ mô hình có thể được thực hiện theo các bước nhanh chóng và hiệu quả.
Vậy, đào tạo RBM như thế nào? Một phương pháp gọi là Phân kỳ tương phản (CD) được sử dụng ở đây. Mặc dù phương pháp này không dựa trên ước tính khả năng tối đa nghiêm ngặt nhưng nó đã mang lại kết quả tốt trong ứng dụng thực tế. Trong quá trình huấn luyện, các trọng số được cập nhật thông qua phương pháp giảm độ dốc, điều này cuối cùng cho phép mô hình phù hợp hơn với dữ liệu huấn luyện.
Phương pháp phân kỳ tương phản giúp đơn giản hóa khó khăn do lấy mẫu gây ra và tăng tốc quá trình huấn luyện bằng cách chỉ chạy một số bước lấy mẫu Gibbs có giới hạn.
Với sự phát triển của DBN, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng cấu trúc này không chỉ có thể trích xuất các tính năng mà còn thực hiện quá trình đào tạo phân loại có giám sát. Trên cơ sở đó, DBN được sử dụng rộng rãi trong nhiều tình huống thực tế khác nhau, bao gồm phân tích điện não đồ và khám phá thuốc. Những ứng dụng này chứng minh tiềm năng của mô hình DBN trong việc xử lý dữ liệu nhiều chiều.
Với sự phát triển mạnh mẽ của học sâu, công nghệ DBN đã liên tục được mở rộng và cải tiến. Ví dụ: Mạng niềm tin sâu tích chập kết hợp các đặc điểm của mạng thần kinh tích chập để giúp việc xử lý dữ liệu và trích xuất tính năng hiệu quả hơn.
Có thể nói, sự phát triển từ máy Boltzmann bị hạn chế sang deep learning thể hiện sự nỗ lực trong lĩnh vực machine learning từ các mô hình đơn giản đến kiến trúc phức tạp. Trong quá trình này, sự nỗ lực và đổi mới của nhiều nhà nghiên cứu đã làm cho mô hình trở nên hiệu quả và thiết thực hơn.
Việc thực hành và đổi mới của các nhà nghiên cứu không chỉ thúc đẩy sự tiến bộ của học thuật mà còn cho ra đời vô số ứng dụng thực tế, giúp cuộc sống của chúng ta thuận tiện và hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, mặc dù DBN và deep learning đã thành công trong nhiều lĩnh vực nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Liệu chúng ta có thể đáp ứng những thách thức trí tuệ cấp cao hơn thông qua sự phát triển hơn nữa của những mô hình này không?
