Deep Belief Networks (DBN)

Deep Belief Network (DBN) je sofistikovaný generativní model, který využívá hlubokou architekturu k učení hierarchických reprezentací dat. DBN se skládají z více vrstev stochastických skrytých proměnných, přičemž jako stavební bloky slouží především Restricted Boltzmann Machines (RBM). Tyto sítě jsou navržené tak, aby řešily potíže tradičních neuronových sítí, jako jsou pomalé rychlosti učení a uvíznutí v lokálních minimech kvůli špatné volbě parametrů. DBN vynikají v neřízených i řízených úlohách a jsou univerzálními nástroji pro různé aplikace deep learningu.

Klíčové pojmy

1. Restricted Boltzmann Machines (RBM):
   • RBM jsou dvouvrstvé pravděpodobnostní neuronové sítě skládající se z vrstvy vstupů (viditelných jednotek) a skryté vrstvy (extrahující rysy z dat).
   • Slouží jako základní stavební prvky DBN a učí se pravděpodobnostní rozdělení nad svými vstupy.
   • Architektura RBM umožňuje modelovat složité závislosti mezi viditelnými a skrytými jednotkami, což usnadňuje učení složitých vzorů v datech.
2. Stochastické jednotky:
   • Jednotky v DBN jsou stochastické, což znamená, že se rozhodují pravděpodobnostně, nikoliv deterministicky.
   • Tato stochastická povaha umožňuje síti prozkoumávat širší spektrum možných řešení a zachycovat složitější vzory v datech.
3. Vrstvové (layer-wise) učení:
   • DBN jsou trénovány postupně po jednotlivých vrstvách. Každá vrstva je samostatně učena jako RBM pro zachycení vlastností dat.
   • Tento přístup zjednodušuje trénink a efektivně inicializuje váhy sítě, což vytváří pevný základ pro následné doladění.
4. Contrastive Divergence:
   • Contrastive divergence je oblíbený algoritmus pro trénink RBM.
   • Pracuje v řadě pozitivních a negativních fází k úpravě vah a biasů, maximalizuje pravděpodobnost trénovacích dat a zlepšuje reprezentativní schopnosti modelu.
5. Energetický model:
   • Každé RBM v DBN využívá energetickou funkci k modelování vztahu mezi viditelnými a skrytými jednotkami.
   • Cílem sítě je minimalizovat tuto energii a tím generovat přesné reprezentace vstupních dat.

Jak Deep Belief Networks fungují

DBN fungují ve dvou hlavních fázích: pre-trénink a doladění.

• Pre-trénink: V této neřízené fázi je každá vrstva DBN považována za RBM a trénována nezávisle. Tento krok je klíčový pro inicializaci vah a umožňuje síti efektivně zachytit základní strukturu dat.
• Doladění: Po pre-tréninku prochází síť doladěním na označených datech. Jde o řízené učení, kde se využívá zpětná propagace pro úpravu vah ve všech vrstvách, což zvyšuje výkonnost sítě pro konkrétní úlohy, jako je klasifikace nebo regrese.

Aplikace Deep Belief Networks

DBN jsou zvláště vhodné pro úlohy zahrnující vysoce dimenzionální data nebo situace s nedostatkem označených dat. Mezi významné aplikace patří:

• Rozpoznávání obrazu: DBN se učí rozpoznávat vzory a rysy v obrazech, což je činí užitečnými například pro rozpoznávání obličejů nebo detekci objektů.
• Rozpoznávání řeči: Díky schopnosti modelovat složité rozdělení dat dokážou DBN efektivně rozpoznávat vzory v řeči a převádět audio data na text.
• Generování dat: Jako generativní modely mohou DBN vytvářet nová data, která napodobují trénovací vzory, což je cenné například pro augmentaci a simulace.

Příklad: Implementace Deep Belief Network

Následující příklad v jazyce Python ukazuje trénink a vyhodnocení DBN na datasetu MNIST, což je standardní datová sada pro klasifikaci obrázků:

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Načtení datasetu
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# Rozdělení na trénovací a testovací množinu
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Předzpracování dat (škálování)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Inicializace RBM modelu
rbm = BernoulliRBM(n_components=256, learning_rate=0.01, n_iter=20)

# Inicializace logistické regrese
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Vytvoření pipeline pro extrakci rysů a klasifikaci
dbn_pipeline = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

# Trénink DBN
dbn_pipeline.fit(X_train_scaled, y_train)

# Vyhodnocení modelu
dbn_score = dbn_pipeline.score(X_test_scaled, y_test)
print(f"DBN Classification score: {dbn_score}")

Tento ukázkový kód v Pythonu demonstruje použití DBN pro klasifikaci obrázků s využitím datové sady MNIST. Pipeline kombinuje RBM pro extrakci rysů s logistickou regresí pro klasifikaci a ukazuje praktické využití DBN v úlohách strojového učení.

Deep Belief Networks (DBN) a jejich využití

Deep Belief Networks (DBN) jsou třída deep learning modelů, které získaly značnou pozornost díky schopnosti modelovat složitá pravděpodobnostní rozdělení. Tyto sítě jsou tvořeny více vrstvami stochastických skrytých proměnných a obvykle jsou trénovány pomocí neřízených technik. Zde je shrnutí několika klíčových vědeckých článků o DBN:

1. Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models

   • Autoři: Ryan Prescott Adams, Hanna M. Wallach, Zoubin Ghahramani (2010)
   • Článek se zabývá výzvami při učení struktury belief networks se skrytými jednotkami. Autoři představují cascading Indian buffet process (CIBP), neparametrický prior na strukturu belief networks, který umožňuje neomezený počet vrstev a jednotek. Studie ukazuje využití CIBP u Gaussovských belief networks pro obrazové datové sady.
   • Více zde

2. Distinction between features extracted using deep belief networks

   • Autoři: Mohammad Pezeshki, Sajjad Gholami, Ahmad Nickabadi (2014)
   • Tento výzkum se zaměřuje na reprezentaci dat pomocí DBN a zkoumá metody odlišení rysů podle jejich relevance pro konkrétní úlohy strojového učení, například rozpoznávání obličejů. Autoři navrhují dvě metody pro zlepšení relevance rysů extrahovaných DBN.
   • Více zde

3. Feature versus Raw Sequence: Deep Learning Comparative Study on Predicting Pre-miRNA

   • Autoři: Jaya Thomas, Sonia Thomas, Lee Sael (2017)
   • Studie porovnává efektivitu modelů deep belief network založených na rysech s modely convolutional neural network založenými na surových sekvencích pro predikci prekurzorů miRNA. Výsledky ukazují, že s dostatečným množstvím dat mohou modely založené na sekvencích dosahovat srovnatelných nebo lepších výsledků než DBN založené na rysech, což zdůrazňuje potenciál sekvenčních modelů v deep learningu.
   • Více zde

Tyto články odrážejí univerzálnost a další vývoj DBN, od procesů učení jejich struktury až po aplikace v extrakci rysů a predikci sekvencí. Podtrhují význam DBN v rozvoji metod strojového učení a jejich přizpůsobivost různým datovým reprezentacím.