Analisis perbandingan model rangkaian neural Bayesian dan model rangkaian neural probabilistik

Bayesian Neural Networks (BNNs) dan Probabilistic Neural Networks (PNNs) ialah dua model probabilistik yang penting dalam bidang rangkaian neural. Kedua-duanya menangani ketidakpastian dan membuat kesimpulan taburan posterior parameter model. Walaupun terdapat persamaan antara kedua-duanya, terdapat beberapa perbezaan metodologi dan teori. Pertama, BNN menggunakan inferens Bayesian untuk mengendalikan ketidakpastian dalam parameter model. Mereka memperkenalkan taburan terdahulu untuk mewakili kepercayaan terdahulu tentang parameter dan menggunakan teorem Bayes untuk mengemas kini taburan posterior parameter. Dengan memperkenalkan ketidakpastian dalam parameter, BNN dapat memberikan ukuran keyakinan dalam ramalan dan boleh menyesuaikan diri dengan data baharu secara fleksibel. Sebaliknya, PNN menggunakan model kebarangkalian lain (seperti model campuran Gaussian) untuk mewakili ketidakpastian dalam parameter model. Mereka menganggarkan parameter melalui anggaran kemungkinan maksimum atau algoritma pemaksimuman jangkaan dan menggunakan taburan kebarangkalian untuk mewakili ketidakpastian parameter. Walaupun PNN tidak menggunakan inferens Bayesian, mereka masih mampu memberikan ramalan

1 Asas teori

BNN ialah model berdasarkan statistik Bayesian, yang menggunakan taburan kebarangkalian bersama untuk menerangkan parameter model dan hubungan data antara. Model ini mengandungi pengedaran terdahulu, yang mewakili pengetahuan terdahulu tentang parameter, dan fungsi kemungkinan, yang mewakili sumbangan data kepada parameter. Dalam model ini, parameter adalah pembolehubah rawak, jadi taburan posterior parameter boleh disimpulkan. Semasa proses inferens, teorem Bayes boleh digunakan untuk mengira taburan posterior untuk mendapatkan maklumat ketidakpastian tentang parameter.

PNNs (Rangkaian Neural Kebarangkalian) ialah model berdasarkan teori kebarangkalian, direka untuk mempertimbangkan sepenuhnya kerawak dan ketidakpastian model, dan untuk dapat membuat inferens kebarangkalian pada parameter dan output model. Berbanding dengan rangkaian neural tradisional, PNN bukan sahaja boleh mengeluarkan nilai yang dijangkakan, tetapi juga menyediakan maklumat pengedaran kebarangkalian. Dalam PNN, kedua-dua output dan parameter model dianggap sebagai pembolehubah rawak dan boleh diterangkan oleh taburan kebarangkalian. Ini membolehkan PNN mengendalikan ketidakpastian dan kebisingan dengan lebih baik serta membuat ramalan atau keputusan yang lebih dipercayai. Dengan memperkenalkan inferens kebarangkalian, PNN menyediakan keupayaan pemodelan yang berkuasa untuk pelbagai tugas seperti klasifikasi, regresi dan model generatif.

2. Keupayaan ekspresi model

BNN: BNN biasanya mempunyai keupayaan ekspresi model yang lebih kuat kerana ia boleh mewakili kelas fungsi yang berbeza dengan memilih pengedaran terdahulu yang berbeza. Dalam BNN, taburan parameter terdahulu boleh dianggap sebagai istilah penyelarasan, dan oleh itu kerumitan model boleh dikawal. Pada masa yang sama, BNN juga boleh meningkatkan keupayaan ekspresif model dengan menggunakan berbilang pengedaran untuk mewakili hubungan antara lapisan yang berbeza.

PNN: Keupayaan ekspresif PNN adalah agak lemah kerana ia hanya boleh menggunakan satu pengedaran untuk mewakili keseluruhan model. Dalam PNN, ketidakpastian model biasanya disebabkan oleh hingar rawak dan ketidakpastian dalam pembolehubah input. Oleh itu, PNN sering digunakan untuk mengendalikan set data dengan hingar dan ketidakpastian yang lebih tinggi.

3. Kebolehtafsiran

BNN: BNN biasanya mempunyai kebolehtafsiran yang tinggi kerana ia boleh memberikan taburan posterior parameter, supaya maklumat ketidakpastian parameter boleh diperolehi. Selain itu, BNN juga boleh meningkatkan kebolehtafsiran model dengan memilih pengedaran terdahulu yang berbeza untuk menyatakan pengetahuan terdahulu.

PNN: PNN agak sukar untuk ditafsirkan kerana ia biasanya hanya boleh mengeluarkan taburan kebarangkalian tetapi tidak dapat memberikan nilai parameter tertentu. Tambahan pula, ketidakpastian dalam PNN biasanya disebabkan oleh hingar rawak dan ketidakpastian dalam pembolehubah input, dan bukannya oleh ketidakpastian dalam parameter. Oleh itu, PNN mungkin menghadapi beberapa kesukaran dalam mengakaunkan ketidakpastian model.

4. Kerumitan pengiraan

BNN: BNN biasanya mempunyai kerumitan pengiraan yang tinggi kerana inferens Bayesian diperlukan untuk mengira taburan posterior parameter. Selain itu, BNN biasanya memerlukan penggunaan algoritma pensampelan lanjutan seperti MCMC untuk inferens, yang juga meningkatkan kerumitan pengiraan.

PNN: Kerumitan pengiraan PNN adalah agak rendah kerana ia boleh menggunakan algoritma perambatan balik standard untuk kemas kini parameter dan pengiraan kecerunan. Di samping itu, PNN biasanya hanya perlu mengeluarkan taburan kebarangkalian tanpa mengira nilai parameter tertentu, jadi kerumitan pengiraan adalah agak rendah.

5. Bidang aplikasi

BNN: BNN biasanya digunakan untuk set data kecil dan tugas yang memerlukan keteguhan model yang tinggi, seperti bidang perubatan dan kewangan. Selain itu, BNN juga boleh digunakan untuk tugasan seperti kuantiti ketidakpastian dan pemilihan model.

PNN: PNN sering digunakan untuk set data berskala besar dan tugasan yang memerlukan tahap kebolehtafsiran yang tinggi, seperti penjanaan imej dan pemprosesan bahasa semula jadi. Selain itu, PNN juga boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan anomali dan pemampatan model.

6 Perkara berkaitan:

BNN dan PNN adalah wakil penting rangkaian neural probabilistik Kedua-duanya menggunakan bahasa pengaturcaraan probabilistik untuk menerangkan model dan proses inferens.

Dalam amalan, PNN biasanya menggunakan BNN sebagai model asas mereka, dengan itu menggunakan kaedah Bayesian untuk inferens posterior. Kaedah ini dipanggil inferens variasi BNN, yang boleh meningkatkan kebolehtafsiran dan prestasi generalisasi model dan boleh mengendalikan set data berskala besar.

Secara bersama, BNN dan PNN adalah model kebarangkalian yang sangat penting dalam bidang rangkaian saraf Mereka mempunyai beberapa perbezaan dalam teori dan kaedah, tetapi mereka juga mempunyai beberapa persamaan. BNN biasanya mempunyai ekspresi dan kebolehtafsiran model yang lebih kukuh, tetapi mempunyai kerumitan pengiraan yang agak tinggi dan sesuai untuk set data kecil dan tugasan yang memerlukan keteguhan model yang tinggi. PNN agak mudah untuk dikira dan sesuai untuk set data dan tugasan berskala besar yang memerlukan tahap kebolehtafsiran yang tinggi. Dalam amalan, PNN biasanya menggunakan BNN sebagai model asas mereka, dengan itu menggunakan kaedah Bayesian untuk inferens posterior.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis perbandingan model rangkaian neural Bayesian dan model rangkaian neural probabilistik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!