Pengenalan kepada Pembelajaran Dalam Bayesian

Pembelajaran mendalam Bayesian ialah kaedah yang menggabungkan statistik Bayesian dan teknik pembelajaran mendalam. Ia bertujuan untuk menyelesaikan masalah sedia ada dalam pembelajaran mendalam, seperti overfitting, ketidakpastian parameter dan data yang tidak mencukupi. Artikel ini akan memperkenalkan prinsip, aplikasi dan algoritma pembelajaran mendalam Bayesian secara terperinci.

1. Prinsip

Model pembelajaran mendalam konvensional terutamanya menggunakan kaedah anggaran kemungkinan maksimum untuk menganggar parameter, iaitu untuk mencari nilai parameter optimum dengan memaksimumkan fungsi kemungkinan pada set data latihan. Walau bagaimanapun, kaedah ini tidak dapat memberikan kuantifikasi ketidakpastian tentang parameter, dan juga tidak dapat menangani masalah seperti overfitting secara berkesan. Sebaliknya, pembelajaran mendalam Bayesian menggunakan pendekatan Bayesian untuk memodelkan parameter model, membolehkan kuantifikasi ketidakpastian parameter dan memperoleh keyakinan model. Dengan memperkenalkan taburan kebarangkalian terdahulu, pembelajaran mendalam Bayesian boleh mengemas kini dan menganggar parameter dengan mengira taburan kebarangkalian posterior, dengan itu memperoleh keputusan yang lebih tepat dan boleh dipercayai. Kaedah ini bukan sahaja menyediakan ukuran ketidakpastian parameter, tetapi juga menyelesaikan masalah overfitting secara berkesan dan memberikan lebih fleksibiliti dan kebolehtafsiran untuk pemilihan model dan inferens ketidakpastian. Kemunculan pembelajaran mendalam Bayesian telah membawa

ke bidang pembelajaran mendalam Bayesian menggabungkan pengedaran parameter model sebelumnya dan fungsi kebarangkalian data latihan untuk mengira taburan posterior bagi mendapatkan model tahap. Dalam fasa inferens, taburan ramalan model dikira melalui taburan posterior, mengukur ketidakpastian model. Semasa fasa latihan, anggaran parameter diperoleh dengan memaksimumkan taburan posterior. Berbeza daripada anggaran titik tradisional, anggaran parameter dalam pembelajaran mendalam Bayesian ialah taburan yang boleh mencerminkan ketidakpastian parameter. Kaedah ini boleh mewakili keyakinan model dengan lebih tepat dan memberikan hasil ramalan yang lebih dipercayai.

2. Aplikasi

Pembelajaran mendalam Bayesian telah diterapkan dalam banyak bidang. Berikut adalah beberapa aplikasi biasa.

1. Klasifikasi Imej

Aplikasi pembelajaran mendalam Bayesian dalam klasifikasi imej telah mendapat perhatian yang meluas. Model pembelajaran mendalam tradisional terdedah kepada pemasangan berlebihan apabila berurusan dengan sampel kecil, manakala pembelajaran mendalam Bayesian boleh mengurangkan masalah pemasangan berlebihan model dengan memperkenalkan pengedaran terdahulu. Pada masa yang sama, pembelajaran mendalam Bayesian boleh mengukur keyakinan model, supaya keputusan yang lebih dipercayai boleh dibuat apabila model tidak pasti.

2. Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Pembelajaran mendalam Bayesian juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Contohnya, pembelajaran mendalam Bayesian boleh digunakan untuk menambah baik tugas seperti terjemahan mesin, klasifikasi teks, analisis sentimen dan banyak lagi. Dengan memperkenalkan pengedaran terdahulu dan pengedaran posterior, pembelajaran mendalam Bayesian dapat menangani masalah ketidakpastian dan kekaburan yang wujud dalam data bahasa dengan lebih baik.

3. Pembelajaran peneguhan

Pembelajaran mendalam Bayesian juga digunakan dalam pembelajaran pengukuhan. Pembelajaran pengukuhan adalah kaedah pembelajaran bagaimana membuat keputusan terbaik melalui percubaan dan kesilapan. Pembelajaran mendalam Bayesian boleh digunakan untuk memodelkan masalah ketidakpastian dalam pembelajaran pengukuhan, dengan itu menyelesaikan dilema penerokaan-eksploitasi dengan lebih baik dalam pembelajaran pengukuhan.

3. Algoritma

Terdapat dua algoritma utama untuk pembelajaran mendalam Bayesian: inferens variasi dan kaedah Markov chain Monte Carlo (MCMC).

1. Inferens variasi

Inferens variasi ialah kaedah untuk menyelesaikan pembelajaran mendalam Bayesian dengan menghampiri taburan posterior. Inferens variasi menguraikan taburan posterior kepada keluarga taburan yang boleh dikesan, dan kemudian mencari taburan yang paling hampir dengan taburan posterior dalam keluarga taburan ini. Kelebihan inferens variasi ialah ia pantas dalam pengiraan, tetapi beberapa ketepatan mungkin hilang disebabkan penggunaan anggaran taburan posterior.

2. Kaedah Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

Kaedah MCMC ialah kaedah yang menyerupai taburan posterior melalui pensampelan rawak. Kaedah MCMC membina rantai Markov supaya taburan pegun rantai adalah taburan posterior. Rantaian Markov ini kemudiannya disimulasikan dengan pensampelan untuk mendapatkan anggaran taburan posterior. Kelebihan kaedah MCMC ialah ia boleh mendapatkan taburan posterior yang tepat, tetapi kelajuan pengiraan adalah perlahan.

Selain daripada dua kaedah di atas, terdapat algoritma pembelajaran mendalam Bayesian yang lain, seperti pensampelan Gibbs, inferens variasi kotak hitam, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Pembelajaran Dalam Bayesian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!