Сети глубокого доверия

Сети глубокого доверия

Сети глубокого доверия - это вероятностные генеративные модели, которые состоят из нескольких слоев стохастических скрытых переменных. Скрытые переменные обычно имеют двоичные значения и часто называются скрытыми узлами или детекторами признаков. Два верхних слоя имеют ненаправленные, симметричные связи между ними и образуют ассоциативную память. Нижние слои действуют сверху вниз, направленные соединения от слоя выше. Состояния узлов в нижнем слое представляют вектор данных.

Два наиболее значимых свойства сетей глубокого доверия:

- Существует эффективная послойная процедура для обучения нисходящих генеративных весов, которая определяют, как переменные в одном слое зависят от переменных в слое выше.
- После обучения скрытых переменных в каждом слое могут быть выведены значения за один проход снизу вверх, который начинается с наблюдаемого вектора данных в нижнем слое и использует генеративные веса в обратном направлении.

Сети глубокого доверия обучаются по одному слою за раз, обрабатывая значения скрытых переменных в одном слое в тот момент, когда они выводятся из данных для обучения следующего слоя. Это эффективное, жадное обучение может сопровождаться или сочетаться с другими процедурами обучения, которые точно настраивают все веса для улучшения генеративных или дискриминационных характеристик всей сети.

Дискриминирующая тонкая настройка может быть выполнена путем добавления последнего слоя переменных, которые представляют желаемые выходные данные и производные ошибок обратного распространения. Когда сети со многими скрытыми слоями применяются к высокоструктурированным входным данным, таким как изображения, обратное распространение работает намного лучше, если детекторы признаков в скрытых слоях инициализируются путем обучения глубокой сети доверия, которая моделирует структуру во входных данных.

Как развивались сети глубокого доверия

В нейронных сетях первого поколения использовались персептроны, которые идентифицировали конкретный объект или что-либо еще, принимая во внимание «вес» или предварительные свойства. Однако Перцептроны могут быть эффективны только на базовом уровне и бесполезны для передовых технологий. Для решения этих проблем во втором поколении нейронных сетей была введена концепция обратного распространения, при которой полученный вывод сравнивается с желаемым выводом, а значение ошибки было снижено до нуля. Метод опорных векторов позволил создать больше контрольных примеров, ссылаясь на ранее введенные контрольные примеры. Затем последовали циклические графы, называемые сетями доверия, которые помогли в решении проблем, связанных с выводом и проблемами обучения. За этим последовали сети глубокого доверия, которые помогли создать непредвзятые значения для хранения в конечных узлах.

Композиция простых обучающих модулей

Глубокая сеть доверия может рассматриваться как набор простых обучающих модулей, каждый из которых представляет собой ограниченную машину Больцмана(RBM), которая содержит слой видимых узлов, представляющий данные, и слой скрытых узлов, который обучаются представлению особенностей, которые захватывают более высокие порядки корреляции в данных. Ограниченные машины Больцмана могут быть сложены и обучены жадным алгоритмом, чтобы сформировать так называемые Глубокие сети доверия, которые моделируют совместное распределение между наблюдаемым вектором x и скрытыми слоями h ^ k следующим образом , Где условное распределение для видимых узлов, обусловленных скрытыми узлами RBM на уровне k, и это видимое-скрытое совместное распределение в RBM верхнего уровня. Это показано на рисунке ниже.