Derin İnanç Ağları (DBN'ler)

Derin İnanç Ağı (DBN), verinin hiyerarşik temsillerini öğrenmek için derin bir mimari kullanan sofistike bir üretici modeldir. DBN’ler, çoğunlukla Sınırlı Boltzmann Makineleri (RBM’ler) kullanılan, birden fazla stokastik gizli değişken katmanından oluşur. Bu ağlar, geleneksel sinir ağlarının karşılaştığı yavaş öğrenme oranı ve parametre seçimindeki zorluklar nedeniyle yerel minimumda takılı kalma gibi sorunların üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. DBN’ler hem denetimsiz hem de denetimli öğrenme görevlerinde üstün performans gösterir ve derin öğrenmede çeşitli uygulamalar için çok yönlü araçlardır.

Temel Kavramlar

1. Sınırlı Boltzmann Makineleri (RBM’ler):
   • RBM’ler, görünür katman (girdi verisi) ve gizli katmandan (veriden çıkarılan özellikler) oluşan iki katmanlı olasılıksal sinir ağlarıdır.
   • DBN’lerin temel bileşenleridir ve girdileri üzerindeki olasılık dağılımlarını öğrenirler.
   • RBM’nin mimarisi, görünür ve gizli birimler arasındaki karmaşık bağımlılıkları modelleyebilir ve karmaşık veri desenlerini öğrenmeyi kolaylaştırır.
2. Stokastik Birimler:
   • DBN’deki birimler stokastiktir, yani deterministik kararlar yerine olasılıksal kararlar alırlar.
   • Bu stokastik yapı, ağın verideki daha karmaşık desenleri yakalamasını ve daha geniş bir çözüm aralığını keşfetmesini sağlar.
3. Katman Katman Eğitim:
   • DBN’ler açgözlü, katman bazlı bir şekilde eğitilir. Her katman, verinin özelliklerini öğrenmek için bağımsız olarak bir RBM olarak eğitilir.
   • Bu yaklaşım eğitim sürecini kolaylaştırır ve ağ ağırlıklarının verimli şekilde başlatılmasını sağlar, böylece sonraki ince ayar için sağlam bir temel oluşturur.
4. Karşılaştırmalı Sapma:
   • Karşılaştırmalı sapma, RBM’leri eğitmek için yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır.
   • Pozitif ve negatif fazlardan oluşan bir dizi adımda çalışır, ağırlıkları ve önyargıları ayarlayarak eğitim verisinin olasılığını maksimize eder ve modelin temsil gücünü artırır.
5. Enerji Tabanlı Model:
   • DBN’deki her RBM, görünür ve gizli birimler arasındaki ilişkiyi modellemek için bir enerji fonksiyonundan yararlanır.
   • Ağın amacı bu enerjiyi minimize etmek ve böylece giriş verisinin doğru temsillerini üretmektir.

Derin İnanç Ağları Nasıl Çalışır?

DBN’ler iki ana aşamada çalışır: ön eğitim ve ince ayar.

• Ön Eğitim: Bu denetimsiz öğrenme aşamasında, DBN’nin her katmanı bir RBM olarak bağımsız şekilde eğitilir. Bu adım, ağırlıkların başlatılması için kritik olup, ağın verinin temel yapısını etkili şekilde yakalamasını sağlar.
• İnce Ayar: Ön eğitimden sonra ağ, etiketli verilerle ince ayar aşamasına girer. Bu aşamada denetimli öğrenme yapılır ve geri yayılım yöntemiyle tüm katmanlardaki ağırlıklar, belirli görevlerde (sınıflandırma veya regresyon gibi) ağın performansını artırmak için düzeltilir.

Derin İnanç Ağlarının Uygulama Alanları

DBN’ler, özellikle yüksek boyutlu verilerle veya etiketli verinin az olduğu durumlarla başa çıkmada çok başarılıdır. Başlıca uygulama alanları şunlardır:

• Görüntü Tanıma: DBN’ler, görüntülerdeki desenleri ve özellikleri tanımayı öğrenebilir; yüz tanıma ve nesne algılama gibi görevlerde kullanılır.
• Konuşma Tanıma: Karmaşık veri dağılımlarını modelleme kabiliyetleri sayesinde, DBN’ler konuşma desenlerini etkili biçimde tanıyabilir ve sesli verileri yazıya dökebilir.
• Veri Üretimi: Üretici modeller olarak DBN’ler, eğitim verisini taklit eden yeni veri örnekleri oluşturabilir; bu da veri arttırma ve simülasyon amaçları için değerlidir.

Örnek: Derin İnanç Ağı Uygulaması

Aşağıda Python kullanılarak hazırlanmış ve görüntü sınıflandırma için bir referans veri seti olan MNIST üzerinde DBN eğitimi ve değerlendirmesini gösteren bir örnek verilmiştir:

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

# Veri setini yükle
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# Veri setini eğitim ve test olarak ayır
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Verileri ölçeklendirerek ön işlemden geçir
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# RBM modelini başlat
rbm = BernoulliRBM(n_components=256, learning_rate=0.01, n_iter=20)

# Lojistik regresyon modelini başlat
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Özellik çıkarımı ve sınıflandırma için bir pipeline oluştur
dbn_pipeline = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

# DBN'i eğit
dbn_pipeline.fit(X_train_scaled, y_train)

# Modeli değerlendir
dbn_score = dbn_pipeline.score(X_test_scaled, y_test)
print(f"DBN Sınıflandırma skoru: {dbn_score}")

Bu Python kodu, MNIST veri seti üzerinde bir DBN’in görüntü sınıflandırmasında nasıl kullanılacağını göstermektedir. Pipeline, özellik çıkarımı için bir RBM ile sınıflandırma için lojistik regresyonu birleştirir ve DBN’lerin makine öğrenimi görevlerindeki pratik uygulamasını sergiler.

Derin İnanç Ağları (DBN’ler) ve Uygulamaları

Derin İnanç Ağları (DBN’ler), karmaşık olasılık dağılımlarını modelleme yetenekleriyle önemli ilgi gören bir derin öğrenme modeli sınıfıdır. Bu ağlar, birden fazla stokastik gizli değişken katmanından oluşur ve genellikle denetimsiz öğrenme teknikleriyle eğitilir. İşte DBN’ler hakkında bazı önemli bilimsel makalelerin özeti:

1. Derin Seyrek Grafiksel Modellerin Yapısını Öğrenme

   • Yazarlar: Ryan Prescott Adams, Hanna M. Wallach, Zoubin Ghahramani (2010)
   • Bu makale, gizli birimli inanç ağlarının yapısını öğrenmenin zorluklarını ele alır. Yazarlar, inanç ağlarının yapısı üzerinde (katman ve birim sayısında sınırsızlık sağlayan) parametrik olmayan bir önsel olan kademeli Hint büfesi sürecini (CIBP) tanıtmaktadır. Çalışmada, CIBP’nin görüntü veri setleri için Gauss inanç ağlarına nasıl uygulanabileceği gösterilmektedir.
   • Daha fazla oku

2. Derin İnanç Ağlarıyla Çıkarılan Özellikler Arasındaki Farklar

   • Yazarlar: Mohammad Pezeshki, Sajjad Gholami, Ahmad Nickabadi (2014)
   • Bu çalışma, DBN’lerle veri temsili üzerine odaklanmakta ve yüz tanıma gibi belirli makine öğrenimi görevlerine göre özelliklerin ayrımını geliştirmek için iki yöntem önermektedir.
   • Daha fazla oku

3. Özellik Tabanlı ve Ham Dizi: miRNA Ön-Tahmini için Derin Öğrenme Karşılaştırmalı Çalışması

   • Yazarlar: Jaya Thomas, Sonia Thomas, Lee Sael (2017)
   • Bu çalışma, miRNA öncüllerinin tahmini için özellik tabanlı derin inanç ağları ile ham dizi tabanlı evrişimli sinir ağlarının başarımını karşılaştırmaktadır. Sonuçlara göre, yeterli veri ile ham dizi tabanlı modeller, özellik tabanlı DBN’lerle karşılaştırılabilir veya daha yüksek başarıya ulaşabilmektedir; bu da dizi tabanlı modellerin derin öğrenmedeki potansiyelini göstermektedir.
   • Daha fazla oku

Bu makaleler, DBN’lerin yapısal öğrenme süreçlerinden özellik çıkarımı ve dizi tahminine kadar uzanan çok yönlülüğünü ve sürekli gelişimini yansıtmaktadır. DBN’lerin makine öğrenimi tekniklerini ilerletmedeki önemini ve çeşitli veri temsillerine uyarlanabilirliğini vurgulamaktadır.