Mạng Niềm Tin Sâu (DBNs)

Mạng Niềm Tin Sâu (DBN) là một mô hình sinh phức tạp sử dụng kiến trúc sâu để học các biểu diễn dữ liệu phân cấp. DBN gồm nhiều lớp biến ẩn ngẫu nhiên, chủ yếu sử dụng Máy Boltzmann Hạn Chế (RBMs) làm thành phần xây dựng. Những mạng này được thiết kế để giải quyết các thách thức của mạng nơ-ron truyền thống như tốc độ học chậm và mắc kẹt tại điểm cực tiểu cục bộ do lựa chọn tham số kém. DBN xuất sắc trong cả nhiệm vụ học không giám sát và có giám sát, khiến chúng trở thành công cụ đa năng cho nhiều ứng dụng trong học sâu.

Các khái niệm chính

1. Máy Boltzmann Hạn Chế (RBMs):
   • RBM là mạng nơ-ron xác suất hai lớp gồm một lớp thấy được (dữ liệu đầu vào) và một lớp ẩn (đặc trưng trích xuất từ dữ liệu).
   • Chúng đóng vai trò là thành phần nền tảng của DBN, học phân phối xác suất trên các đầu vào.
   • Kiến trúc của RBM cho phép nó mô hình hóa các phụ thuộc phức tạp giữa đơn vị thấy được và ẩn, giúp học các mẫu dữ liệu tinh vi.
2. Đơn vị ngẫu nhiên:
   • Các đơn vị trong DBN là ngẫu nhiên, nghĩa là chúng ra quyết định dựa trên xác suất thay vì xác định.
   • Tính ngẫu nhiên này cho phép mạng khám phá nhiều khả năng giải pháp hơn, nắm bắt các mẫu phức tạp hơn trong dữ liệu.
3. Huấn luyện từng lớp:
   • DBN được huấn luyện theo cách tham lam, từng lớp một. Mỗi lớp được huấn luyện độc lập như một RBM để học đặc trưng của dữ liệu.
   • Cách tiếp cận này đơn giản hóa quá trình huấn luyện và hiệu quả trong việc khởi tạo trọng số cho mạng, tạo tiền đề vững chắc cho giai đoạn tinh chỉnh sau đó.
4. Phân kỳ đối lập (Contrastive Divergence):
   • Phân kỳ đối lập là thuật toán phổ biến dùng để huấn luyện RBM.
   • Nó hoạt động thông qua chuỗi các pha dương và âm để điều chỉnh trọng số và độ lệch, tối đa hóa xác suất của dữ liệu huấn luyện và nâng cao khả năng biểu diễn của mô hình.
5. Mô hình dựa trên năng lượng:
   • Mỗi RBM trong DBN tận dụng một hàm năng lượng để mô hình hóa mối quan hệ giữa đơn vị thấy được và ẩn.
   • Mục tiêu của mạng là giảm thiểu năng lượng này, từ đó tạo ra các biểu diễn chính xác cho dữ liệu đầu vào.

Cách hoạt động của Mạng Niềm Tin Sâu

DBN hoạt động qua hai giai đoạn chính: tiền huấn luyện và tinh chỉnh.

• Tiền huấn luyện: Trong giai đoạn học không giám sát này, mỗi lớp của DBN được xem như một RBM và được huấn luyện độc lập. Bước này rất quan trọng cho việc khởi tạo trọng số, giúp mạng nắm bắt hiệu quả cấu trúc tiềm ẩn của dữ liệu.
• Tinh chỉnh: Sau khi tiền huấn luyện, mạng tiến hành tinh chỉnh bằng dữ liệu gán nhãn. Giai đoạn này là học có giám sát, trong đó lan truyền ngược được sử dụng để điều chỉnh trọng số trên tất cả các lớp, nâng cao hiệu quả mạng cho các nhiệm vụ cụ thể như phân loại hoặc hồi quy.

Ứng dụng của Mạng Niềm Tin Sâu

DBN đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ xử lý dữ liệu có chiều cao hoặc khi lượng dữ liệu gán nhãn hạn chế. Một số ứng dụng nổi bật gồm:

• Nhận diện hình ảnh: DBN có thể học nhận diện các mẫu và đặc trưng trong hình ảnh, hữu ích cho nhiệm vụ như nhận diện khuôn mặt và phát hiện đối tượng.
• Nhận diện giọng nói: Nhờ khả năng mô hình hóa phân phối dữ liệu phức tạp, DBN có thể nhận diện hiệu quả các mẫu giọng nói và chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản.
• Sinh dữ liệu: Là mô hình sinh, DBN có thể tạo ra các mẫu dữ liệu mới tương tự dữ liệu huấn luyện, hữu ích cho tăng cường dữ liệu và mô phỏng.

Ví dụ: Cài đặt Mạng Niềm Tin Sâu

Hãy xem ví dụ sau bằng Python, minh họa cách huấn luyện và đánh giá DBN trên bộ dữ liệu MNIST, một bộ dữ liệu chuẩn cho các nhiệm vụ phân loại hình ảnh:

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

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

# Split dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Preprocess data by scaling
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Initialize the RBM model
rbm = BernoulliRBM(n_components=256, learning_rate=0.01, n_iter=20)

# Initialize the logistic regression model
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Create a pipeline for feature extraction and classification
dbn_pipeline = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

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

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

Đoạn mã Python trên minh họa cách sử dụng DBN cho phân loại hình ảnh với bộ dữ liệu MNIST. Pipeline kết hợp RBM để trích xuất đặc trưng với hồi quy logistic cho phân loại, qua đó thể hiện ứng dụng thực tiễn của DBN trong các nhiệm vụ học máy.

Mạng Niềm Tin Sâu (DBN) và Ứng dụng của chúng

Mạng Niềm Tin Sâu (DBN) là một lớp mô hình học sâu nhận được nhiều sự quan tâm nhờ khả năng mô hình hóa các phân phối xác suất phức tạp. Những mạng này gồm nhiều lớp biến ẩn ngẫu nhiên và thường được huấn luyện bằng các kỹ thuật học không giám sát. Dưới đây là tóm tắt một số bài báo khoa học tiêu biểu về DBN:

1. Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models

   • Tác giả: Ryan Prescott Adams, Hanna M. Wallach, Zoubin Ghahramani (2010)
   • Bài báo này bàn về các thách thức trong việc học cấu trúc của mạng niềm tin với các đơn vị ẩn. Các tác giả giới thiệu quá trình “cascading Indian buffet process” (CIBP), một prior phi tham số cho cấu trúc mạng niềm tin cho phép số lớp và đơn vị không giới hạn. Nghiên cứu trình bày cách áp dụng CIBP cho các mạng niềm tin Gaussian với bộ dữ liệu hình ảnh.
   • Đọc thêm

2. Distinction between features extracted using deep belief networks

   • Tác giả: Mohammad Pezeshki, Sajjad Gholami, Ahmad Nickabadi (2014)
   • Nghiên cứu này tập trung vào biểu diễn dữ liệu bằng DBN và nghiên cứu các phương pháp phân biệt đặc trưng dựa trên mức độ liên quan đến nhiệm vụ học máy cụ thể, như nhận diện khuôn mặt. Các tác giả đề xuất hai phương pháp để nâng cao mức độ liên quan đặc trưng trích xuất bởi DBN.
   • Đọc thêm

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

   • Tác giả: Jaya Thomas, Sonia Thomas, Lee Sael (2017)
   • Nghiên cứu này so sánh hiệu quả của DBN dựa trên đặc trưng với mạng nơ-ron tích chập dựa trên chuỗi thô trong dự đoán pre-miRNA. Kết quả cho thấy với đủ dữ liệu, mô hình dựa trên chuỗi thô có thể đạt hiệu quả tương đương hoặc tốt hơn DBN dựa trên đặc trưng, nhấn mạnh tiềm năng của mô hình dựa trên chuỗi cho các ứng dụng học sâu.
   • Đọc thêm

Những bài báo này phản ánh sự đa dạng và tiến hóa liên tục của DBN, từ quá trình học cấu trúc đến ứng dụng trong trích xuất đặc trưng và dự đoán chuỗi. Chúng nhấn mạnh vai trò quan trọng của DBN trong phát triển kỹ thuật học máy và khả năng thích ứng với nhiều loại biểu diễn dữ liệu khác nhau.