Deep Belief Networks (DBNs)

Ett Deep Belief Network (DBN) är en sofistikerad generativ modell som använder en djup arkitektur för att lära sig hierarkiska representationer av data. DBNs består av flera lager av stokastiska latenta variabler, där Restricted Boltzmann Machines (RBMs) huvudsakligen används som byggstenar. Dessa nätverk är utformade för att hantera utmaningar som traditionella neurala nätverk möter, såsom långsam inlärning och fastlåsning i lokala minima på grund av dåligt valda parametrar. DBNs utmärker sig både i oövervakade och övervakade inlärningsuppgifter, vilket gör dem till mångsidiga verktyg för olika tillämpningar inom djupinlärning.

Centrala begrepp

1. Restricted Boltzmann Machines (RBMs):
   • RBMs är tvålagers probabilistiska neurala nätverk som består av ett synligt lager (inmatningsdata) och ett dolt lager (detekterade egenskaper från data).
   • De fungerar som de grundläggande komponenterna i DBNs och lär sig sannolikhetsfördelningar över sina indata.
   • Arkitekturen hos en RBM gör det möjligt att modellera komplexa beroenden mellan synliga och dolda enheter, vilket underlättar inlärning av invecklade datamönster.
2. Stokastiska enheter:
   • Enheterna i DBNs är stokastiska, vilket innebär att de fattar sannolikhetsbaserade beslut istället för deterministiska.
   • Denna stokastiska natur gör det möjligt för nätverket att utforska ett bredare spektrum av möjliga lösningar och fånga mer komplexa mönster i datan.
3. Lager-vis träning:
   • DBNs tränas på ett girigt, lager-vis sätt. Varje lager tränas självständigt som en RBM för att lära sig egenskaperna i datan.
   • Detta tillvägagångssätt förenklar träningsprocessen och initierar nätverkets vikter effektivt, vilket lägger en solid grund för efterföljande finjustering.
4. Kontrastiv divergens:
   • Kontrastiv divergens är en populär algoritm som används för att träna RBMs.
   • Den arbetar genom en serie positiva och negativa faser för att justera vikter och biasar, maximera sannolikheten för träningsdata och förbättra modellens representationsförmåga.
5. Energibaserad modell:
   • Varje RBM i en DBN använder en energifunktion för att modellera sambandet mellan synliga och dolda enheter.
   • Nätverkets mål är att minimera denna energi och därigenom skapa korrekta representationer av indata.

Hur Deep Belief Networks fungerar

DBNs arbetar genom två huvudfaser: förträning och finjustering.

• Förträning: I denna oövervakade inlärningsfas behandlas varje lager av DBN som en RBM och tränas självständigt. Detta steg är avgörande för viktsinitiering och gör det möjligt för nätverket att effektivt fånga datans underliggande struktur.
• Finjustering: Efter förträningen genomgår nätverket finjustering med hjälp av märkt data. Detta innebär övervakad inlärning där backpropagation används för att förbättra vikterna över alla lager, vilket höjer nätverkets prestanda för specifika uppgifter som klassificering eller regression.

Tillämpningar av Deep Belief Networks

DBNs är särskilt skickliga på att hantera uppgifter som involverar högdimensionell data eller situationer där märkt data är knapp. Anmärkningsvärda tillämpningar inkluderar:

• Bildigenkänning: DBNs kan lära sig att känna igen mönster och egenskaper i bilder, vilket gör dem användbara för uppgifter som ansiktsigenkänning och objektigenkänning.
• Taligenkänning: Deras förmåga att modellera komplexa datadistributioner gör att DBNs effektivt kan känna igen talmönster och transkribera ljuddata.
• Datagenerering: Som generativa modeller kan DBNs skapa nya dataprover som efterliknar träningsdatan, vilket är värdefullt för dataförstärkning och simuleringsändamål.

Exempel: Implementering av ett Deep Belief Network

Följande exempel med Python demonstrerar träning och utvärdering av en DBN på MNIST-datasetet, ett riktmärke för bildklassificeringsuppgifter:

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

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

# Dela upp datasetet i tränings- och testuppsättningar
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Förbehandla data genom skalning
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Initiera RBM-modellen
rbm = BernoulliRBM(n_components=256, learning_rate=0.01, n_iter=20)

# Initiera logistisk regressionsmodell
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Skapa pipeline för feature extraction och klassificering
dbn_pipeline = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

# Träna DBN
dbn_pipeline.fit(X_train_scaled, y_train)

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

Denna Python-kod illustrerar hur man använder en DBN för bildklassificering med MNIST-datasetet. Pipen kombinerar en RBM för egenskapsutvinning med logistisk regression för klassificering och visar därmed hur DBNs praktiskt kan tillämpas inom maskininlärning.

Deep Belief Networks (DBNs) och deras tillämpningar

Deep Belief Networks (DBNs) är en klass av djupinlärningsmodeller som fått stor uppmärksamhet för sin förmåga att modellera komplexa sannolikhetsfördelningar. Dessa nätverk består av flera lager av stokastiska, latenta variabler och tränas vanligtvis med oövervakade inlärningstekniker. Här är en sammanfattning av några viktiga vetenskapliga artiklar om DBNs:

1. Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models

   • Författare: Ryan Prescott Adams, Hanna M. Wallach, Zoubin Ghahramani (2010)
   • Denna artikel diskuterar utmaningarna med att lära sig strukturen i trossnätverk med dolda enheter. Författarna introducerar cascading Indian buffet process (CIBP), en icke-parametrisk prior för strukturen i trossnätverk som möjliggör ett obegränsat antal lager och enheter. Studien visar hur CIBP kan tillämpas på Gaussiska trossnätverk för bilddatamängder.
   • Läs mer

2. Distinction between features extracted using deep belief networks

   • Författare: Mohammad Pezeshki, Sajjad Gholami, Ahmad Nickabadi (2014)
   • Denna forskning fokuserar på datarepresentation med DBNs och undersöker metoder för att särskilja egenskaper baserat på deras relevans för specifika maskininlärningsuppgifter, såsom ansiktsigenkänning. Författarna föreslår två metoder för att förbättra egenskapsrelevansen som extraheras av DBNs.
   • Läs mer

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

   • Författare: Jaya Thomas, Sonia Thomas, Lee Sael (2017)
   • Studien jämför effektiviteten hos egenskapsbaserade deep belief networks med råsekvensbaserade konvolutionella neurala nätverk för prediktion av pre-miRNA. Resultaten visar att med tillräckligt med data kan råsekvensbaserade modeller prestera lika bra eller bättre än egenskapsbaserade DBNs, vilket belyser potentialen för sekvensbaserade modeller i djupinlärningsapplikationer.
   • Läs mer

Dessa artiklar visar på DBNs mångsidighet och fortsatta utveckling, från deras strukturella inlärningsprocesser till deras tillämpning inom egenskapsutvinning och sekvensprediktion. De understryker DBNs betydelse för att driva maskininlärningstekniker framåt och deras anpassningsförmåga till olika datarepresentationer.