Variationsinferenz- und Erwartungsmaximierungsalgorithmen
Variationsinferenz und EM-Algorithmus sind häufig verwendete probabilistische grafische Modellinferenzmethoden, die beide verwendet werden, um die Verteilung versteckter Variablen aus Beobachtungsdaten abzuleiten. Sie werden häufig in praktischen Anwendungen eingesetzt und können komplexe Probleme lösen.
1. Variationsinferenz
Variationsinferenz ist eine ungefähre Inferenzmethode, die das Problem löst, indem sie es in eine ungefähre Verteilung umwandelt. Typischerweise handelt es sich bei dieser Näherungsverteilung um eine einfache Verteilung, beispielsweise eine Gauß- oder Exponentialverteilung. Durch Variationsinferenz wird die optimale Näherungsverteilung ermittelt, indem der Abstand zwischen der Näherungsverteilung und der wahren Verteilung minimiert wird. Dieser Abstand wird im Allgemeinen mithilfe der KL-Divergenz gemessen. Daher besteht das Ziel der Variationsinferenz darin, die KL-Divergenz zu minimieren, um den Unterschied zwischen der Näherungsverteilung und der wahren Verteilung zu verringern.
Im Einzelnen wird der Prozess der Variationsinferenz durch die folgenden Schritte abgeschlossen:
1 Bestimmen Sie die vorherige Verteilung und die Wahrscheinlichkeitsfunktion des Modells.
2. Wählen Sie eine einfache Verteilung als Näherungsverteilung und bestimmen Sie die Parameter der Näherungsverteilung.
3. Verwenden Sie die KL-Divergenz, um den Abstand zwischen der ungefähren Verteilung und der wahren Verteilung zu messen und zu minimieren.
4. Minimieren Sie die KL-Divergenz, indem Sie die Parameter der Näherungsverteilung iterativ optimieren.
5. Schließlich kann die erhaltene Näherungsverteilung verwendet werden, um auf die Verteilung der versteckten Variablen zu schließen.
Der Vorteil der Variationsinferenz besteht darin, dass sie große Datensätze und komplexe Modelle verarbeiten kann. Darüber hinaus kann es mit unvollständigen Daten umgehen, da es bei fehlenden Daten Rückschlüsse ziehen kann. Der Nachteil dieses Ansatzes besteht jedoch darin, dass er eher zu einer lokalen optimalen Lösung als zu einer globalen optimalen Lösung konvergieren kann. Da die Wahl der Näherungsverteilung außerdem willkürlich ist, kann die Wahl einer ungeeigneten Näherungsverteilung zu ungenauen Inferenzergebnissen führen.
2. EM-Algorithmus
Der EM-Algorithmus ist ein iterativer Algorithmus, der zur Schätzung der Parameter eines probabilistischen Modells bei Vorhandensein versteckter Variablen verwendet wird. Die Hauptidee des EM-Algorithmus besteht darin, die Untergrenze der Wahrscheinlichkeitsfunktion zu maximieren, indem abwechselnd zwei Schritte ausgeführt werden, nämlich der E-Schritt und der M-Schritt.
Im Einzelnen ist der Prozess des EM-Algorithmus wie folgt:
1. Modellparameter initialisieren.
2. Schritt E: Berechnen Sie die Posteriorverteilung der verborgenen Variablen, d. h. die bedingte Verteilung der verborgenen Variablen unter Berücksichtigung der aktuellen Parameter.
3. Schritt M: Maximieren Sie die Untergrenze der Wahrscheinlichkeitsfunktion, d. h. aktualisieren Sie die Modellparameter unter der in Schritt E berechneten Posterior-Verteilung.
4. Wiederholen Sie die Schritte E und M bis zur Konvergenz.
Der Vorteil des EM-Algorithmus besteht darin, dass er eine Parameterschätzung bei Vorhandensein versteckter Variablen durchführen und unvollständige Daten verarbeiten kann. Da der EM-Algorithmus außerdem optimiert, indem er die untere Grenze der Wahrscheinlichkeitsfunktion maximiert, ist garantiert, dass jede Iteration die Wahrscheinlichkeitsfunktion erhöht. Der Nachteil des EM-Algorithmus besteht jedoch darin, dass er möglicherweise zur lokalen optimalen Lösung statt zur globalen optimalen Lösung konvergiert. Darüber hinaus reagiert der EM-Algorithmus sehr empfindlich auf die Auswahl der Anfangsparameter, sodass eine ungeeignete Auswahl der Anfangsparameter dazu führen kann, dass der Algorithmus in eine lokal optimale Lösung fällt.
Im Allgemeinen sind Variationsinferenz und EM-Algorithmus zwei wichtige probabilistische grafische Modellinferenzmethoden. Sie können beide viele komplexe Probleme der realen Welt bewältigen, haben aber alle ihre eigenen Stärken und Schwächen. In praktischen Anwendungen ist es notwendig, geeignete Methoden basierend auf spezifischen Problemen und Datensätzen auszuwählen und angemessene Parameterauswahl- und Optimierungsstrategien durchzuführen, um genaue und zuverlässige Inferenzergebnisse zu erhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVariationsinferenz- und Erwartungsmaximierungsalgorithmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Ausblick auf zukünftige Trends der Golang-Technologie im maschinellen Lernen
May 08, 2024 am 10:15 AM
Das Anwendungspotenzial der Go-Sprache im Bereich des maschinellen Lernens ist enorm. Ihre Vorteile sind: Parallelität: Sie unterstützt die parallele Programmierung und eignet sich für rechenintensive Operationen bei maschinellen Lernaufgaben. Effizienz: Der Garbage Collector und die Sprachfunktionen sorgen dafür, dass der Code auch bei der Verarbeitung großer Datenmengen effizient ist. Benutzerfreundlichkeit: Die Syntax ist prägnant und erleichtert das Erlernen und Schreiben von Anwendungen für maschinelles Lernen.
