Panduan untuk aplikasi mesin Boltzmann dalam pengekstrakan ciri

Boltzmann Machine (BM) ialah rangkaian neural berasaskan kebarangkalian yang terdiri daripada berbilang neuron dengan hubungan sambungan rawak antara neuron. Tugas utama BM adalah untuk mengekstrak ciri dengan mempelajari taburan kebarangkalian data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan BM untuk pengekstrakan ciri dan menyediakan beberapa contoh aplikasi praktikal.

1. Struktur asas BM

BM terdiri daripada lapisan kelihatan dan lapisan tersembunyi. Lapisan kelihatan menerima data mentah, dan lapisan tersembunyi memperoleh ekspresi ciri peringkat tinggi melalui pembelajaran.

Dalam BM, setiap neuron mempunyai dua keadaan, masing-masing 0 dan 1. Proses pembelajaran BM boleh dibahagikan kepada fasa latihan dan fasa ujian. Dalam fasa latihan, BM mempelajari taburan kebarangkalian data untuk menghasilkan sampel data baharu dalam fasa ujian. Semasa fasa ujian, BM boleh digunakan untuk tugasan seperti pengekstrakan dan pengelasan ciri.

2. Proses latihan BM

Latihan BM biasanya menggunakan algoritma perambatan belakang. Algoritma ini mengira kecerunan semua pemberat dalam rangkaian dan menggunakan kecerunan ini untuk mengemas kini pemberat. Proses latihan BM merangkumi langkah-langkah berikut: Pertama, melalui perambatan ke hadapan, data input dihantar dari lapisan input ke lapisan output, dan output rangkaian dikira. Kemudian, dengan membandingkan output dengan output yang dijangkakan, ralat rangkaian dikira. Seterusnya, algoritma perambatan belakang digunakan, bermula dari lapisan keluaran, kecerunan setiap berat dikira lapisan demi lapisan, dan pemberat dikemas kini menggunakan kaedah keturunan kecerunan. Proses ini diulang beberapa kali sehingga ralat rangkaian mencapai julat yang boleh diterima.

1. Mulakan matriks berat dan vektor bias BM.

2. Masukkan sampel data ke dalam lapisan BM yang boleh dilihat.

3. Kira keadaan neuron lapisan tersembunyi melalui fungsi pengaktifan rawak BM (seperti fungsi sigmoid).

4 Kira taburan kebarangkalian bersama lapisan kelihatan dan lapisan tersembunyi berdasarkan keadaan neuron lapisan tersembunyi.

5 Gunakan algoritma perambatan belakang untuk mengira kecerunan matriks berat dan vektor pincang, dan kemas kini nilainya.

6. Ulang langkah 2-5 sehingga matriks berat dan vektor bias BM bertumpu.

Semasa proses latihan BM, algoritma pengoptimuman yang berbeza boleh digunakan untuk mengemas kini matriks berat dan vektor bias. Algoritma pengoptimuman yang biasa digunakan termasuk keturunan kecerunan stokastik (SGD), Adam, Adagrad, dsb.

3. Aplikasi BM dalam pengekstrakan ciri

BM boleh digunakan untuk tugas pengekstrakan ciri Idea asas adalah untuk mengekstrak perwakilan ciri peringkat tinggi data dengan mempelajari taburan kebarangkalian data. Khususnya, neuron lapisan tersembunyi BM boleh digunakan sebagai pengekstrak ciri, dan keadaan neuron ini boleh digunakan sebagai perwakilan ciri peringkat tinggi bagi data.

Sebagai contoh, dalam tugas pengecaman imej, BM boleh digunakan untuk mengekstrak perwakilan ciri peringkat tinggi bagi imej. Pertama, data imej asal dimasukkan ke dalam lapisan BM yang boleh dilihat. Seterusnya, melalui proses latihan BM, taburan kebarangkalian data imej dipelajari. Akhir sekali, keadaan neuron lapisan tersembunyi BM digunakan sebagai perwakilan ciri peringkat tinggi bagi imej untuk tugas pengelasan seterusnya.

Begitu juga, dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, BM boleh digunakan untuk mengekstrak perwakilan ciri peringkat tinggi bagi teks. Pertama, data teks mentah dimasukkan ke dalam lapisan BM yang boleh dilihat. Seterusnya, melalui proses latihan BM, taburan kebarangkalian data teks dipelajari. Akhir sekali, keadaan neuron lapisan tersembunyi BM digunakan sebagai perwakilan ciri peringkat tinggi bagi teks untuk pengelasan, pengelompokan dan tugasan lain yang seterusnya.

Advantages dan kekurangan BM

as sebagai model rangkaian saraf berasaskan kebarangkalian, BM mempunyai kelebihan berikut:

1. data tersebut.

2. Ia boleh digunakan untuk menjana sampel data baharu dan mempunyai keupayaan penjanaan tertentu.

3. Boleh mengendalikan data yang tidak lengkap atau bising dan mempunyai keteguhan tertentu.

Walau bagaimanapun, BM juga mempunyai beberapa kekurangan:

1 Proses latihan adalah agak kompleks dan memerlukan penggunaan algoritma pengoptimuman seperti algoritma perambatan belakang untuk latihan.

2. Latihan mengambil masa yang lama dan memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran.

3. Bilangan neuron lapisan tersembunyi perlu ditentukan terlebih dahulu, yang tidak sesuai untuk pengembangan dan penggunaan model.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan untuk aplikasi mesin Boltzmann dalam pengekstrakan ciri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!