Introduction aux auto-encodeurs et aux auto-encodeurs variationnels dans l'apprentissage profond utilisant Java

L'apprentissage profond est devenu un élément important dans le domaine de l'intelligence artificielle. Dans le domaine du deep learning, les auto-encodeurs et les auto-encodeurs variationnels sont devenus une technologie très importante. Cet article explique comment utiliser Java pour implémenter des auto-encodeurs et des auto-encodeurs variationnels dans l'apprentissage en profondeur.

Un auto-encodeur est un réseau de neurones dont l'objectif principal est d'encoder les données d'entrée en caractéristiques latentes, réduisant ainsi la dimensionnalité des données d'origine. Un auto-encodeur se compose d’un encodeur et d’un décodeur. L'encodeur traite les données d'entrée en caractéristiques latentes et le décodeur convertit les caractéristiques latentes en données brutes. Les encodeurs automatiques sont couramment utilisés pour des tâches telles que l'extraction de caractéristiques, la réduction de dimensionnalité et le débruitage.

En Java, l'auto-encodeur peut être facilement implémenté à l'aide de la bibliothèque deeplearning4j. Ce qui suit est un programme Java simple qui implémente un encodeur automatique :

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder().seed(123)
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .updater(new Nesterovs(0.1, 0.9))
            .list()
            .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250)
                    .activation(Activation.RELU)
                    .build())
            .layer(1, new OutputLayer.Builder().nIn(250).nOut(784)
                    .activation(Activation.SIGMOID)
                    .lossFunction(LossFunction.MSE)
                    .build())
            .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();

Le programme ci-dessus crée un modèle avec deux couches. La première couche est une couche DenseLayer avec une taille d’entrée de 784 et une taille de sortie de 250. La fonction d'activation utilise la fonction ReLU. La deuxième couche est la couche de sortie, avec une taille d'entrée de 250 et une taille de sortie de 784. La fonction d'activation est la fonction sigmoïde et la fonction de perte est MSE. Dans le même temps, le modèle est initialisé à l'aide de la méthode de mise à jour de Nesterov.

Après avoir implémenté l'auto-encodeur, nous présenterons ensuite l'auto-encodeur variationnel.

Les auto-encodeurs variationnels sont basés sur des auto-encodeurs et utilisent une méthode statistique pour contrôler les fonctionnalités latentes. Dans les auto-encodeurs, les caractéristiques latentes sont générées par l'encodeur, tandis que dans les auto-encodeurs variationnels, la distribution des caractéristiques latentes est générée par les variables latentes dans l'encodeur. Pendant la formation, l'objectif des auto-encodeurs variationnels est de minimiser l'erreur de reconstruction et la divergence KL.

En Java, l'auto-encodeur variationnel peut également être facilement implémenté à l'aide de la bibliothèque deeplearning4j. Ce qui suit est un programme Java simple qui implémente un auto-encodeur variationnel :

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(123)
            .updater(new Adam(0.01))
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .list()
            .layer(new VariationalAutoencoder.Builder()
                    .nIn(784)
                    .nOut(32)
                    .encoderLayerSizes(256, 256)
                    .decoderLayerSizes(256, 256)
                    .pzxActivationFunction(new ActivationIdentity())
                    .reconstructionDistribution(new GaussianReconstructionDistribution(Activation.SIGMOID.getActivationFunction()))
                    .build())
            .pretrain(false).backprop(true)
            .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();

Le programme ci-dessus crée un modèle contenant un auto-encodeur variationnel. La taille d'entrée est de 784 et la taille de sortie est de 32. L'encodeur et le décodeur ont deux couches. La fonction d'activation utilise la fonction sigmoïde. La distribution reconstruite est une distribution gaussienne. Parallèlement, le modèle est initialisé à l'aide de la méthode de mise à jour Adam.

Pour résumer, il n'est pas compliqué d'utiliser Java pour implémenter des auto-encodeurs et des auto-encodeurs variationnels en deep learning. Il vous suffit d'utiliser la bibliothèque deeplearning4j. Les auto-encodeurs et les auto-encodeurs variationnels sont des technologies importantes dans l’apprentissage profond et peuvent traiter des données de plus grande dimension. On pense que ces deux technologies joueront un rôle de plus en plus important dans le futur domaine de l’intelligence artificielle.

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