Méthodes de génération de données, comment utiliser les réseaux de croyances profondes ?

Le réseau de croyances profondes est un réseau de neurones profonds basé sur des graphiques non orientés et est principalement utilisé dans les modèles génératifs. Les modèles génératifs sont utilisés pour générer de nouveaux échantillons de données similaires à l'ensemble de données d'entraînement, afin que des réseaux de croyances profondes puissent être utilisés pour la génération de données.

Le réseau de croyances profondes se compose de plusieurs couches et neurones. Chaque couche contient plusieurs neurones et chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche précédente. Cependant, il n’existe pas de connexions directes entre les neurones des différentes couches. Dans un réseau de croyances profondes, chaque niveau représente un ensemble de variables aléatoires binaires. Les connexions entre les niveaux ne sont pas dirigées, ce qui signifie que le résultat de chaque niveau peut influencer les autres niveaux, mais il n’y a pas de rétroaction directe.

Le processus de génération d'un réseau de croyances profondes comprend deux étapes : un pré-entraînement non supervisé et un réglage fin supervisé.

Dans la phase de pré-entraînement non supervisée, le réseau de croyances profondes construit le modèle en apprenant les fonctionnalités de l'ensemble de données d'entraînement. Dans cette étape, chaque niveau est traité comme une machine Boltzmann restreinte (RBM), un modèle graphique non orienté pour l'apprentissage des distributions de probabilité. Chaque RBM du réseau de croyance profonde est utilisé pour apprendre un niveau spécifique de fonctionnalités. Le processus d'apprentissage de RBM comprend deux étapes : d'abord, pour chaque échantillon, calculer l'énergie sous le poids actuel ; ensuite, pour chaque poids, calculer le gradient correspondant et utiliser l'algorithme de descente de gradient pour mettre à jour le poids. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce que le RBM apprenne les caractéristiques de l'ensemble de données de formation.

Dans la phase de réglage fin supervisé, le réseau de croyance profonde utilise l'algorithme de rétropropagation pour affiner le réseau afin de mieux l'adapter à l'ensemble de données spécifique. À ce stade, le réseau de croyance profonde est considéré comme un perceptron multicouche (MLP), chaque couche étant connectée à la couche suivante. Les réseaux sont formés pour prédire des résultats spécifiques, tels que des étiquettes de classification ou des valeurs de régression. Grâce à l'algorithme de rétropropagation, le réseau met à jour les pondérations et les biais en fonction de la différence entre les résultats prédits et la sortie réelle afin de réduire progressivement l'erreur. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce que les performances du réseau atteignent le niveau souhaité. Grâce à un réglage fin supervisé, les réseaux de croyances profondes peuvent mieux s'adapter à des tâches spécifiques et améliorer la précision de leurs prédictions.

Par exemple, disons que nous avons un ensemble de données contenant des images de chiffres manuscrits. Nous souhaitons utiliser un réseau de croyances profondes pour générer de nouvelles images de chiffres manuscrits.

Tout d'abord, nous devons convertir toutes les images au format binaire et les alimenter dans le réseau de croyances profondes.

Au cours de la phase de pré-entraînement non supervisée, le réseau de croyance profonde apprendra les caractéristiques de ces images. Lors de l’étape de réglage fin supervisée, le réseau est entraîné à prédire l’étiquette numérique de chaque image. Une fois la formation terminée, nous pouvons utiliser le réseau de croyances profondes pour générer de nouvelles images de chiffres manuscrits. Pour générer de nouvelles images, nous pouvons commencer avec du bruit aléatoire, puis utiliser un réseau de croyances profondes pour générer des valeurs de pixels binaires.

Enfin, nous pouvons reconvertir ces valeurs de pixels au format d'image pour générer une nouvelle image de chiffres manuscrits.

En résumé, le réseau de croyances profondes est un modèle génératif puissant qui peut être utilisé pour générer de nouveaux échantillons de données similaires à l'ensemble de données d'entraînement. Le processus de génération d’un réseau de croyances profondes comprend deux étapes : un pré-entraînement non supervisé et un réglage fin supervisé. En apprenant les caractéristiques de l'ensemble de données, les réseaux de croyances profondes peuvent générer de nouveaux échantillons de données, élargissant ainsi l'ensemble de données et améliorant les performances du modèle.

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