Syvät uskomusverkot (DBN:t)

Syvä uskomusverkko (DBN) on edistynyt generatiivinen malli, joka käyttää syvää arkkitehtuuria oppiakseen datan hierarkkisia esityksiä. DBN:t koostuvat useista stokastisten piilomuuttujien kerroksista, joissa rakennuspalikoina toimivat pääasiassa rajoitetut Boltzmannin koneet (RBM:t). Nämä verkot on suunniteltu ratkomaan perinteisten neuroverkkojen haasteita, kuten hidasta oppimista ja paikallisiin minimeihin juuttumista huonon parametrivalinnan vuoksi. DBN:t soveltuvat sekä ohjaamattomiin että ohjattuihin oppimistehtäviin, mikä tekee niistä monipuolisia työkaluja syväoppimisen eri sovelluksiin.

Keskeiset käsitteet

1. Rajoitetut Boltzmannin koneet (RBM:t):
   • RBM:t ovat kaksikerroksisia todennäköisyyspohjaisia neuroverkkoja, joissa on näkyvä kerros (syötedata) ja piilokerros (datasta tunnistetut piirteet).
   • Ne toimivat DBN:ien peruskomponentteina, oppien syötteidensä todennäköisyysjakaumia.
   • RBM:n arkkitehtuuri mahdollistaa monimutkaisten riippuvuuksien mallintamisen näkyvien ja piilotettujen yksiköiden välillä, mikä helpottaa monimutkaisten tietokuvioiden oppimista.
2. Stokastiset yksiköt:
   • DBN:ien yksiköt ovat stokastisia, eli ne tekevät todennäköisyyspohjaisia päätöksiä determinististen sijaan.
   • Tämä stokastisuus mahdollistaa verkon tutkimisen laajemmalla ratkaisujen alueella ja monimutkaisten kuvioiden havaitsemisen datasta.
3. Kerroskerrokselta tapahtuva opetus:
   • DBN:t opetetaan ahneesti, kerros kerrokselta. Jokainen kerros opetetaan itsenäisesti RBM:nä tietojen piirteiden oppimiseksi.
   • Tämä lähestymistapa yksinkertaistaa opetusprosessia ja alustaa tehokkaasti verkon painot, tarjoten hyvän pohjan myöhemmälle hienosäädölle.
4. Kontrastidivergenssi:
   • Kontrastidivergenssi on suosittu algoritmi RBM:ien opettamiseen.
   • Se toimii positiivisten ja negatiivisten vaiheiden avulla säätäen painoja ja bias-arvoja, maksimoiden opetusdatan todennäköisyyden ja parantaen mallin esityskykyä.
5. Energiapohjainen malli:
   • Jokainen RBM DBN:ssä hyödyntää energiafunktiota mallintaakseen näkyvien ja piilotettujen yksiköiden välistä suhdetta.
   • Verkoston tavoitteena on minimoida tämä energia ja siten tuottaa tarkkoja esityksiä syötetiedoista.

Miten syvät uskomusverkot toimivat

DBN:t toimivat kahden päävaiheen kautta: esikoulutus ja hienosäätö.

• Esikoulutus: Tässä ohjaamattoman oppimisen vaiheessa DBN:n jokainen kerros käsitellään RBM:nä ja opetetaan itsenäisesti. Tämä vaihe on olennainen painojen alustuksessa, jolloin verkko pystyy tehokkaasti tallentamaan datan rakenteen.
• Hienosäätö: Esikoulutuksen jälkeen verkkoa hienosäädetään ohjatun oppimisen avulla. Tässä vaiheessa käytetään opetusdataa ja takaisinlevitystä, jolla painot optimoidaan kaikissa kerroksissa, parantaen verkon suorituskykyä tietyissä tehtävissä, kuten luokittelussa tai regressiossa.

Syvien uskomusverkkojen sovellukset

DBN:t soveltuvat erityisen hyvin tehtäviin, joissa data on korkean ulottuvuuden omaavaa tai opetusdataa on niukasti. Merkittäviä sovelluksia ovat muun muassa:

• Kuvantunnistus: DBN:t oppivat tunnistamaan kuvioita ja piirteitä kuvista, mikä tekee niistä hyödyllisiä esimerkiksi kasvojentunnistuksessa ja objektintunnistuksessa.
• Puheentunnistus: Monimutkaisten datajakautumien mallintamiskyky mahdollistaa DBN:ien tehokkaan puhekuvioiden tunnistamisen ja äänidatan transkription.
• Datan generointi: Generatiivisina malleina DBN:t voivat tuottaa uusia datasampleja, jotka muistuttavat opetusdataa. Tämä on arvokasta esimerkiksi datan laajennuksessa ja simuloinnissa.

Esimerkki: Syvän uskomusverkon toteutus

Tarkastellaan seuraavaa Python-esimerkkiä, joka havainnollistaa DBN:n opettamista ja arviointia MNIST-aineistolla, joka on tunnettu kuvantunnistustehtävien testiaineisto:

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

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

# Jaetaan data opetus- ja testijoukkoon
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Esikäsitellään data skaalaamalla
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Alustetaan RBM-malli
rbm = BernoulliRBM(n_components=256, learning_rate=0.01, n_iter=20)

# Alustetaan logistinen regressiomalli
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Luodaan putki piirteiden poimintaan ja luokitteluun
dbn_pipeline = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

# Opetetaan DBN
dbn_pipeline.fit(X_train_scaled, y_train)

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

Tämä Python-koodi näyttää, kuinka DBN:ää voi käyttää kuvantunnistukseen MNIST-aineistolla. Putki yhdistää RBM:n piirteiden poimintaan ja logistisen regression luokitteluun, esitellen DBN:ien käytännön sovellusta koneoppimistehtävissä.

Syvät uskomusverkot (DBN:t) ja niiden sovellukset

Syvät uskomusverkot (DBN:t) ovat syväoppimismallien luokka, joka on saanut paljon huomiota kyvyllään mallintaa monimutkaisia todennäköisyysjakaumia. Nämä verkot koostuvat useista stokastisten piilomuuttujien kerroksista ja ne opetetaan tyypillisesti ohjaamattomilla menetelmillä. Tässä yhteenveto muutamista keskeisistä tieteellisistä artikkeleista DBN:istä:

1. Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models

   • Kirjoittajat: Ryan Prescott Adams, Hanna M. Wallach, Zoubin Ghahramani (2010)
   • Tässä artikkelissa käsitellään piiloyksiköitä sisältävien uskomusverkkojen rakenteen oppimisen haasteita. Kirjoittajat esittelevät cascading Indian buffet process (CIBP) -menetelmän, joka on ei-parametrinen prior uskomusverkkojen rakenteelle mahdollistaen rajattoman määrän kerroksia ja yksiköitä. Tutkimuksessa näytetään, miten CIBP:tä voi soveltaa Gaussin uskomusverkkoihin kuvadatasarjoissa.
   • Lue lisää

2. Distinction between features extracted using deep belief networks

   • Kirjoittajat: Mohammad Pezeshki, Sajjad Gholami, Ahmad Nickabadi (2014)
   • Tässä tutkimuksessa keskitytään datan esitykseen DBN:ien avulla ja tutkitaan menetelmiä piirteiden erotteluun niiden merkityksen perusteella tietyissä koneoppimistehtävissä, kuten kasvojentunnistuksessa. Kirjoittajat ehdottavat kahta menetelmää DBN:ien tuottamien piirteiden relevanssin parantamiseksi.
   • Lue lisää

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

   • Kirjoittajat: Jaya Thomas, Sonia Thomas, Lee Sael (2017)
   • Tässä tutkimuksessa vertaillaan piirteisiin perustuvien syvien uskomusverkkojen ja raakadataan perustuvien konvoluutioverkkojen tehokkuutta pre-miRNA:n ennustamisessa. Tulokset viittaavat siihen, että riittävällä datalla raakadatasidonnaiset mallit voivat suoriutua yhtä hyvin tai paremmin kuin piirteisiin perustuvat DBN:t, korostaen sekvenssipohjaisten mallien potentiaalia syväoppimissovelluksissa.
   • Lue lisää

Nämä artikkelit kuvastavat DBN:ien monipuolisuutta ja jatkuvaa kehitystä, aina rakenteen oppimisesta piirteiden poimintaan ja sekvenssien ennustamiseen. Ne korostavat DBN:ien merkitystä koneoppimismenetelmien kehityksessä ja niiden sopeutumiskykyä erilaisiin dataesityksiin.