Panduan untuk aplikasi mesin Boltzmann dalam pengekstrakan ciri
Boltzmann Machine (BM) ialah rangkaian neural berasaskan kebarangkalian yang terdiri daripada berbilang neuron dengan hubungan sambungan rawak antara neuron. Tugas utama BM adalah untuk mengekstrak ciri dengan mempelajari taburan kebarangkalian data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan BM untuk pengekstrakan ciri dan menyediakan beberapa contoh aplikasi praktikal.
1. Struktur asas BM
BM terdiri daripada lapisan kelihatan dan lapisan tersembunyi. Lapisan kelihatan menerima data mentah, dan lapisan tersembunyi memperoleh ekspresi ciri peringkat tinggi melalui pembelajaran.
Dalam BM, setiap neuron mempunyai dua keadaan, masing-masing 0 dan 1. Proses pembelajaran BM boleh dibahagikan kepada fasa latihan dan fasa ujian. Dalam fasa latihan, BM mempelajari taburan kebarangkalian data untuk menghasilkan sampel data baharu dalam fasa ujian. Semasa fasa ujian, BM boleh digunakan untuk tugasan seperti pengekstrakan dan pengelasan ciri.
2. Proses latihan BM
Latihan BM biasanya menggunakan algoritma perambatan belakang. Algoritma ini mengira kecerunan semua pemberat dalam rangkaian dan menggunakan kecerunan ini untuk mengemas kini pemberat. Proses latihan BM merangkumi langkah-langkah berikut: Pertama, melalui perambatan ke hadapan, data input dihantar dari lapisan input ke lapisan output, dan output rangkaian dikira. Kemudian, dengan membandingkan output dengan output yang dijangkakan, ralat rangkaian dikira. Seterusnya, algoritma perambatan belakang digunakan, bermula dari lapisan keluaran, kecerunan setiap berat dikira lapisan demi lapisan, dan pemberat dikemas kini menggunakan kaedah keturunan kecerunan. Proses ini diulang beberapa kali sehingga ralat rangkaian mencapai julat yang boleh diterima.
1. Mulakan matriks berat dan vektor bias BM.
2. Masukkan sampel data ke dalam lapisan BM yang boleh dilihat.
3. Kira keadaan neuron lapisan tersembunyi melalui fungsi pengaktifan rawak BM (seperti fungsi sigmoid).
4 Kira taburan kebarangkalian bersama lapisan kelihatan dan lapisan tersembunyi berdasarkan keadaan neuron lapisan tersembunyi.
5 Gunakan algoritma perambatan belakang untuk mengira kecerunan matriks berat dan vektor pincang, dan kemas kini nilainya.
6. Ulang langkah 2-5 sehingga matriks berat dan vektor bias BM bertumpu.
Semasa proses latihan BM, algoritma pengoptimuman yang berbeza boleh digunakan untuk mengemas kini matriks berat dan vektor bias. Algoritma pengoptimuman yang biasa digunakan termasuk keturunan kecerunan stokastik (SGD), Adam, Adagrad, dsb.
3. Aplikasi BM dalam pengekstrakan ciri
BM boleh digunakan untuk tugas pengekstrakan ciri Idea asas adalah untuk mengekstrak perwakilan ciri peringkat tinggi data dengan mempelajari taburan kebarangkalian data. Khususnya, neuron lapisan tersembunyi BM boleh digunakan sebagai pengekstrak ciri, dan keadaan neuron ini boleh digunakan sebagai perwakilan ciri peringkat tinggi bagi data.
Sebagai contoh, dalam tugas pengecaman imej, BM boleh digunakan untuk mengekstrak perwakilan ciri peringkat tinggi bagi imej. Pertama, data imej asal dimasukkan ke dalam lapisan BM yang boleh dilihat. Seterusnya, melalui proses latihan BM, taburan kebarangkalian data imej dipelajari. Akhir sekali, keadaan neuron lapisan tersembunyi BM digunakan sebagai perwakilan ciri peringkat tinggi bagi imej untuk tugas pengelasan seterusnya.
Begitu juga, dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, BM boleh digunakan untuk mengekstrak perwakilan ciri peringkat tinggi bagi teks. Pertama, data teks mentah dimasukkan ke dalam lapisan BM yang boleh dilihat. Seterusnya, melalui proses latihan BM, taburan kebarangkalian data teks dipelajari. Akhir sekali, keadaan neuron lapisan tersembunyi BM digunakan sebagai perwakilan ciri peringkat tinggi bagi teks untuk pengelasan, pengelompokan dan tugasan lain yang seterusnya.
Advantages dan kekurangan BM
as sebagai model rangkaian saraf berasaskan kebarangkalian, BM mempunyai kelebihan berikut:
1. data tersebut.
2. Ia boleh digunakan untuk menjana sampel data baharu dan mempunyai keupayaan penjanaan tertentu.
3. Boleh mengendalikan data yang tidak lengkap atau bising dan mempunyai keteguhan tertentu.
Walau bagaimanapun, BM juga mempunyai beberapa kekurangan:
1 Proses latihan adalah agak kompleks dan memerlukan penggunaan algoritma pengoptimuman seperti algoritma perambatan belakang untuk latihan.
2. Latihan mengambil masa yang lama dan memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran.
3. Bilangan neuron lapisan tersembunyi perlu ditentukan terlebih dahulu, yang tidak sesuai untuk pengembangan dan penggunaan model.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan untuk aplikasi mesin Boltzmann dalam pengekstrakan ciri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
Terokai konsep, perbezaan, kebaikan dan keburukan RNN, LSTM dan GRU
Jan 22, 2024 pm 07:51 PM
Dalam data siri masa, terdapat kebergantungan antara pemerhatian, jadi ia tidak bebas antara satu sama lain. Walau bagaimanapun, rangkaian saraf tradisional menganggap setiap pemerhatian sebagai bebas, yang mengehadkan keupayaan model untuk memodelkan data siri masa. Untuk menyelesaikan masalah ini, Rangkaian Neural Berulang (RNN) telah diperkenalkan, yang memperkenalkan konsep ingatan untuk menangkap ciri dinamik data siri masa dengan mewujudkan kebergantungan antara titik data dalam rangkaian. Melalui sambungan berulang, RNN boleh menghantar maklumat sebelumnya ke dalam pemerhatian semasa untuk meramalkan nilai masa hadapan dengan lebih baik. Ini menjadikan RNN alat yang berkuasa untuk tugasan yang melibatkan data siri masa. Tetapi bagaimanakah RNN mencapai ingatan seperti ini? RNN merealisasikan ingatan melalui gelung maklum balas dalam rangkaian saraf Ini adalah perbezaan antara RNN dan rangkaian saraf tradisional.
Mengira operan titik terapung (FLOPS) untuk rangkaian saraf
Jan 22, 2024 pm 07:21 PM
FLOPS ialah salah satu piawaian untuk penilaian prestasi komputer, digunakan untuk mengukur bilangan operasi titik terapung sesaat. Dalam rangkaian saraf, FLOPS sering digunakan untuk menilai kerumitan pengiraan model dan penggunaan sumber pengkomputeran. Ia adalah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kuasa pengkomputeran dan kecekapan komputer. Rangkaian saraf ialah model kompleks yang terdiri daripada berbilang lapisan neuron yang digunakan untuk tugas seperti klasifikasi data, regresi dan pengelompokan. Latihan dan inferens rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar pendaraban matriks, konvolusi dan operasi pengiraan lain, jadi kerumitan pengiraan adalah sangat tinggi. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) boleh digunakan untuk mengukur kerumitan pengiraan rangkaian saraf untuk menilai kecekapan penggunaan sumber pengiraan model. FLOP
Definisi dan analisis struktur rangkaian neural kabur
Jan 22, 2024 pm 09:09 PM
Rangkaian saraf kabur ialah model hibrid yang menggabungkan logik kabur dan rangkaian saraf untuk menyelesaikan masalah kabur atau tidak pasti yang sukar dikendalikan dengan rangkaian saraf tradisional. Reka bentuknya diilhamkan oleh kekaburan dan ketidakpastian dalam kognisi manusia, jadi ia digunakan secara meluas dalam sistem kawalan, pengecaman corak, perlombongan data dan bidang lain. Seni bina asas rangkaian neural kabur terdiri daripada subsistem kabur dan subsistem saraf. Subsistem kabur menggunakan logik kabur untuk memproses data input dan menukarnya kepada set kabur untuk menyatakan kekaburan dan ketidakpastian data input. Subsistem saraf menggunakan rangkaian saraf untuk memproses set kabur untuk tugasan seperti pengelasan, regresi atau pengelompokan. Interaksi antara subsistem kabur dan subsistem saraf menjadikan rangkaian neural kabur mempunyai keupayaan pemprosesan yang lebih berkuasa dan boleh
Kajian kes menggunakan model LSTM dwiarah untuk pengelasan teks
Jan 24, 2024 am 10:36 AM
Model LSTM dwiarah ialah rangkaian saraf yang digunakan untuk pengelasan teks. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan LSTM dwiarah untuk tugasan pengelasan teks. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em
Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi
Jan 23, 2024 pm 11:48 PM
Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.
Rangkaian Neural Berkembar: Analisis Prinsip dan Aplikasi
Jan 24, 2024 pm 04:18 PM
Rangkaian Neural Siam ialah struktur rangkaian saraf tiruan yang unik. Ia terdiri daripada dua rangkaian neural yang sama yang berkongsi parameter dan berat yang sama. Pada masa yang sama, kedua-dua rangkaian juga berkongsi data input yang sama. Reka bentuk ini diilhamkan oleh kembar, kerana kedua-dua rangkaian saraf adalah sama dari segi struktur. Prinsip rangkaian saraf Siam adalah untuk menyelesaikan tugas tertentu, seperti padanan imej, padanan teks dan pengecaman muka, dengan membandingkan persamaan atau jarak antara dua data input. Semasa latihan, rangkaian cuba untuk memetakan data yang serupa ke wilayah bersebelahan dan data yang tidak serupa ke wilayah yang jauh. Dengan cara ini, rangkaian boleh belajar cara mengklasifikasikan atau memadankan data yang berbeza dan mencapai yang sepadan
Pengenalan kepada SqueezeNet dan ciri-cirinya
Jan 22, 2024 pm 07:15 PM
SqueezeNet ialah algoritma kecil dan tepat yang memberikan keseimbangan yang baik antara ketepatan tinggi dan kerumitan rendah, menjadikannya sesuai untuk sistem mudah alih dan terbenam dengan sumber terhad. Pada 2016, penyelidik dari DeepScale, University of California, Berkeley, dan Stanford University mencadangkan SqueezeNet, rangkaian neural convolutional (CNN) yang padat dan cekap. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyelidik telah membuat beberapa penambahbaikan pada SqueezeNet, termasuk SqueezeNetv1.1 dan SqueezeNetv2.0. Penambahbaikan dalam kedua-dua versi bukan sahaja meningkatkan ketepatan tetapi juga mengurangkan kos pengiraan. Ketepatan SqueezeNetv1.1 pada dataset ImageNet
Langkah-langkah untuk menulis rangkaian neural mudah menggunakan Rust
Jan 23, 2024 am 10:45 AM
Rust ialah bahasa pengaturcaraan peringkat sistem yang memfokuskan pada keselamatan, prestasi dan keselarasan. Ia bertujuan untuk menyediakan bahasa pengaturcaraan yang selamat dan boleh dipercayai yang sesuai untuk senario seperti sistem pengendalian, aplikasi rangkaian dan sistem terbenam. Keselamatan Rust datang terutamanya dari dua aspek: sistem pemilikan dan pemeriksa pinjaman. Sistem pemilikan membolehkan pengkompil menyemak kod untuk ralat memori pada masa penyusunan, dengan itu mengelakkan isu keselamatan memori biasa. Dengan memaksa menyemak pemindahan pemilikan berubah pada masa penyusunan, Rust memastikan sumber memori diurus dan dikeluarkan dengan betul. Penyemak pinjaman menganalisis kitaran hayat pembolehubah untuk memastikan pembolehubah yang sama tidak akan diakses oleh berbilang rangkaian pada masa yang sama, sekali gus mengelakkan isu keselamatan bersamaan yang biasa. Dengan menggabungkan kedua-dua mekanisme ini, Rust dapat menyediakan
