Deep Belief Networks (DBN's)

Een Deep Belief Network (DBN) is een geavanceerd generatief model dat een diepe architectuur gebruikt om hiërarchische representaties van data te leren. DBN’s bestaan uit meerdere lagen van stochastische latente variabelen, waarbij Restricted Boltzmann Machines (RBM’s) als bouwstenen fungeren. Deze netwerken zijn ontworpen om uitdagingen van traditionele neurale netwerken aan te pakken, zoals trage leersnelheden en het vastlopen in lokale minima door slechte parameterselectie. DBN’s blinken uit in zowel unsupervised als supervised leertaken, waardoor het veelzijdige hulpmiddelen zijn voor diverse toepassingen binnen deep learning.

Belangrijkste Concepten

1. Restricted Boltzmann Machines (RBM’s):
   • RBM’s zijn probabilistische neurale netwerken met twee lagen, bestaande uit een zichtbare laag (inputdata) en een verborgen laag (features gedetecteerd uit de data).
   • Ze dienen als de fundamentele componenten van DBN’s en leren kansverdelingen over hun input.
   • De architectuur van een RBM maakt het mogelijk complexe afhankelijkheden tussen zichtbare en verborgen eenheden te modelleren, waardoor het leren van ingewikkelde patronen wordt vergemakkelijkt.
2. Stochastische Eenheden:
   • De eenheden in DBN’s zijn stochastisch, wat betekent dat ze probabilistische in plaats van deterministische beslissingen nemen.
   • Deze stochastische aard stelt het netwerk in staat een breder scala aan mogelijke oplossingen te verkennen en complexere patronen in de data te vangen.
3. Laag-voor-laag Training:
   • DBN’s worden op een gretige, laag-voor-laag manier getraind. Elke laag wordt onafhankelijk getraind als een RBM om de features van de data te leren.
   • Deze aanpak vereenvoudigt het trainingsproces en initialiseert efficiënt de gewichten van het netwerk, waardoor een solide basis wordt gelegd voor verdere fine-tuning.
4. Contrastive Divergence:
   • Contrastive divergence is een populaire algoritme voor het trainen van RBM’s.
   • Het werkt via een serie positieve en negatieve fasen om de gewichten en biases aan te passen, zodat de kans op de trainingsdata wordt gemaximaliseerd en het model een grotere representatiekracht krijgt.
5. Energie-gebaseerd Model:
   • Elke RBM in een DBN maakt gebruik van een energiefunctie om de relatie tussen zichtbare en verborgen eenheden te modelleren.
   • Het doel van het netwerk is deze energie te minimaliseren, waardoor nauwkeurige representaties van de inputdata worden gegenereerd.

Hoe werken Deep Belief Networks?

DBN’s werken via twee primaire fasen: pre-training en fine-tuning.

• Pre-training: In deze unsupervised leermodus wordt elke laag van het DBN als een RBM behandeld en onafhankelijk getraind. Deze stap is cruciaal voor de initialisatie van de gewichten, waardoor het netwerk de onderliggende structuur van de data effectief kan vastleggen.
• Fine-tuning: Na pre-training ondergaat het netwerk fine-tuning met gelabelde data. Dit houdt supervised learning in, waarbij backpropagation wordt gebruikt om de gewichten over alle lagen te verfijnen en zo de prestaties van het netwerk voor specifieke taken zoals classificatie of regressie te verbeteren.

Toepassingen van Deep Belief Networks

DBN’s zijn bijzonder goed in het verwerken van taken met hoog-dimensionale data of situaties waarin gelabelde data schaars is. Belangrijke toepassingen zijn onder andere:

• Beeldherkenning: DBN’s kunnen patronen en kenmerken in beelden leren herkennen, waardoor ze waardevol zijn voor taken zoals gezichtsherkenning en objectdetectie.
• Spraakherkenning: Dankzij hun vermogen om complexe dataverdelingen te modelleren, kunnen DBN’s spraakpatronen effectief herkennen en audiogegevens transcriberen.
• Datageneratie: Als generatieve modellen kunnen DBN’s nieuwe datapunten creëren die lijken op de trainingsdata, wat waardevol is voor data-augmentatie en simulatie.

Voorbeeld: Implementatie van een Deep Belief Network

Bekijk het volgende voorbeeld in Python, waarin de training en evaluatie van een DBN op de MNIST-dataset wordt gedemonstreerd, een benchmarkdataset voor beeldclassificatietaken:

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

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

# Split dataset in training- en testsets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Preprocess data door te schalen
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Initialiseer het RBM-model
rbm = BernoulliRBM(n_components=256, learning_rate=0.01, n_iter=20)

# Initialiseer het logistische regressiemodel
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Maak een pipeline voor feature-extractie en classificatie
dbn_pipeline = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

# Train het DBN
dbn_pipeline.fit(X_train_scaled, y_train)

# Evalueer het model
dbn_score = dbn_pipeline.score(X_test_scaled, y_test)
print(f"DBN Classification score: {dbn_score}")

Deze Python-code laat zien hoe je een DBN kunt inzetten voor beeldclassificatie met de MNIST-dataset. De pipeline combineert een RBM voor feature-extractie met logistische regressie voor classificatie, waarmee de praktische toepassing van DBN’s in machine learning-taken wordt getoond.

Deep Belief Networks (DBN’s) en hun Toepassingen

Deep Belief Networks (DBN’s) vormen een klasse van deep learning-modellen die veel aandacht hebben gekregen vanwege hun vermogen om complexe kansverdelingen te modelleren. Deze netwerken bestaan uit meerdere lagen van stochastische, latente variabelen en worden doorgaans getraind met unsupervised leertechnieken. Hier volgt een samenvatting van enkele belangrijke wetenschappelijke artikelen over DBN’s:

1. Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models

   • Auteurs: Ryan Prescott Adams, Hanna M. Wallach, Zoubin Ghahramani (2010)
   • Dit artikel bespreekt de uitdagingen bij het leren van de structuur van belief networks met verborgen eenheden. De auteurs introduceren het cascading Indian buffet process (CIBP), een niet-parametrische prior op de structuur van belief networks die een onbeperkt aantal lagen en eenheden mogelijk maakt. De studie toont hoe CIBP kan worden toegepast op Gaussiaanse belief networks voor beeldendatasets.
   • Lees meer

2. Distinction between features extracted using deep belief networks

   • Auteurs: Mohammad Pezeshki, Sajjad Gholami, Ahmad Nickabadi (2014)
   • Dit onderzoek richt zich op datarepresentatie met DBN’s en onderzoekt methoden om features te onderscheiden op basis van hun relevantie voor specifieke machine learning-taken, zoals gezichtsherkenning. De auteurs stellen twee methoden voor om de relevantie van door DBN’s geëxtraheerde features te verbeteren.
   • Lees meer

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

   • Auteurs: Jaya Thomas, Sonia Thomas, Lee Sael (2017)
   • De studie vergelijkt de effectiviteit van feature-gebaseerde deep belief networks met raw sequence-gebaseerde convolutionele neurale netwerken voor het voorspellen van precursor miRNA. De resultaten suggereren dat met voldoende data raw sequence-gebaseerde modellen vergelijkbaar of beter kunnen presteren dan feature-gebaseerde DBN’s, wat de potentie van sequence-gebaseerde modellen in deep learning-toepassingen onderstreept.
   • Lees meer

Deze artikelen tonen de veelzijdigheid en voortdurende ontwikkeling van DBN’s, van hun structurele leerprocessen tot hun toepassing in feature-extractie en sequentievoorspelling. Ze benadrukken het belang van DBN’s in de vooruitgang van machine learning-technieken en hun aanpasbaarheid aan verschillende datarepresentaties.