Ұйқыдан ұйқы алгоритмі - Wake-sleep algorithm - Wikipedia

Нейрондық желінің қабаттары. R, G - бұл қабаттардың ішіндегі деректерді өзгерту үшін ұйқыдан ояну алгоритмі қолданатын салмақ.

The ұйқыдан ояну алгоритмі[1] болып табылады бақылаусыз оқыту алгоритмі стохастикалық көп қабатты[түсіндіру қажет ] нейрондық желі. Алгоритм параметрлерді тығыздықты жақсы бағалаушы етіп реттейді.[2] Оқытудың екі кезеңі бар, олар «ояну» және «ұйқы» кезеңдері, кезектесіп орындалады.[3] Ол алдымен мидың жұмыс істеуіне арналған модель ретінде жасалған вариациялық вариациялық оқыту. Осыдан кейін алгоритм бейімделді машиналық оқыту. Мұны а. Жаттығудың әдісі ретінде қарастыруға болады Гельмгольц машинасы[4][5]. Оны сондай-ақ пайдалануға болады Терең сенім желілері (DBN).

Сипаттама

Ұйқыдан ояну алгоритмі деректердің көріністерін қамтитын қабаттар стегі ретінде көрінеді.[6] Жоғарыдағы қабаттар оның астындағы қабаттағы деректерді бейнелейді. Нақты деректер төменгі қабаттың астына орналастырылады, оның үстіне қабаттар біртіндеп абстрактілі болады. Қабаттардың әр жұбы арасында алгоритмнің жұмыс істеу уақытында сенімділікті арттыруға үйретілген тану салмағы және генеративті салмақ бар.[7]

Ұйқыдан ұйықтау алгоритмі конвергентті[8] және стохастикалық болуы мүмкін[9] егер сәйкесінше кезектессе.

Тренинг

Оқыту екі кезеңнен тұрады - «ояту» және «ұйқы» кезеңі.

«Ояну» кезеңі

Нейрондар тану байланыстары арқылы өртенеді (кірістен шығатынға дейін). Содан кейін генеративті байланыстар (шығулардан кіріске дейін) өзгертіліп, олар төмендегі қабаттағы дұрыс әрекетті жасау ықтималдығын жоғарылатады - сенсорлық кірістерден алынған нақты мәліметтерге жақын.[10]

«Ұйқы» кезеңі

Процесс «ұйқы» фазасында кері жүреді - нейрондар генеративті байланыстар арқылы өртенеді, ал тану байланыстары өзгертіліп, олардың жоғарыдағы қабаттағы белсенді әрекетті қайта құру ықтималдығын жоғарылатады - әрі қарай сенсорлық кірістен алынған нақты деректер.[11]

Ықтимал тәуекелдер

Вариациялық байес оқыту негізделген ықтималдықтар. Жақындаудың қателіктермен орындалуы, әрі қарайғы мәліметтер көріністеріне нұқсан келтіру мүмкіндігі бар. Тағы бір минус күрделі немесе бүлінген деректер үлгілеріне қатысты, бұл өкілдіктің үлгісін шығаруды қиындатады.

Ұйқыдан ұйықтау алгоритмі жасырын айнымалылардың артқы таралуын жақсы бағалаушыны қалпына келтіру үшін қорытындылау желісінің қабаттары үшін жеткілікті күшті болмауы ұсынылды.[12]

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Хинтон, Джеффри Э.; Даян, Петр; Фрей, Брендан Дж.; Нил, Рэдфорд (1995-05-26). «Бақыланбайтын жүйке желілері үшін ұйқыдан ояну алгоритмі». Ғылым. 268 (5214): 1158–1161. Бибкод:1995Sci ... 268.1158H. дои:10.1126 / ғылым.7761831. PMID  7761831. S2CID  871473.
  2. ^ Фрей, Брендан Дж .; Хинтон, Джеффри Э .; Даян, Петр (1996-05-01). «Ұйқыдан ояну алгоритмі тығыздықтың жақсы бағасын бере ме?» (PDF). Нейрондық ақпаратты өңдеу жүйесіндегі жетістіктер.
  3. ^ Катаяма, Катсуки; Андо, Масатака; Хоригучи, Цуёши (2004-04-01). «Ұйқы-ұйқы алгоритмін қолданатын MT және MST аймақтары модельдері». Нейрондық желілер. 17 (3): 339–351. дои:10.1016 / j.neunet.2003.07.004. PMID  15037352.
  4. ^ Хинтон, Джеффри Э .; Даян, Петр; Фрей, Брендан Дж .; Нил, Рэдфорд (1995-05-26). «Бақыланбайтын жүйке желілері үшін ұйқыдан ояну алгоритмі». Ғылым. 268 (5214): 1158–1161. Бибкод:1995Sci ... 268.1158H. дои:10.1126 / ғылым.7761831. PMID  7761831. S2CID  871473.
  5. ^ Даян, Петр; Хинтон, Джеффри Э. (1996-11-01). «Гельмгольц машинасының сорттары». Нейрондық желілер. Неврологиядағы төрт негізгі гипотеза. 9 (8): 1385–1403. CiteSeerX  10.1.1.29.1677. дои:10.1016 / S0893-6080 (96) 00009-3. PMID  12662541.
  6. ^ Маэи, Хамид Реза (2007-01-25). «Репрезентативті оқытудың ұйқы-ұйқы алгоритмі». Монреаль университеті. Алынған 2011-11-01.
  7. ^ Нил, Рэдфорд М .; Даян, Петр (1996-11-24). «Ұйқылық режимді үйренудің Delta ережелерін қолданатын факторлық талдау» (PDF). Торонто университеті. Алынған 2015-11-01.
  8. ^ Икеда, Широ; Амари, Шун-ичи; Накахара, Хироюки. «Ұйқы-ұйқы алгоритмінің жақындауы» (PDF). Статистикалық математика институты. Алынған 2015-11-01.
  9. ^ Дальцелл, Р.В.Х .; Мюррей, АФ (1999-01-01). «Дискретті бағалы Гельмгольц машинасының негізі». Жасанды жүйке желілері бойынша 9-шы халықаралық конференция: ICANN '99. 1. 49-54 бет.1-бет. дои:10.1049 / cp: 19991083. ISBN  0-85296-721-7.
  10. ^ Хинтон, Джеффри; Даян, Петр; Фрей, Брендан Дж; Нил, Рэдфорд М (1995-04-03). «Бақыланбайтын жүйке желілері үшін ұйқыдан ояну алгоритмі» (PDF). PMID  7761831. Алынған 2015-11-01. Журналға сілтеме жасау қажет | журнал = (Көмектесіңдер)
  11. ^ Даян, Петр. «Гельмгольц машиналары және ұйқы режимінде оқыту» (PDF). Алынған 2015-11-01.
  12. ^ Борншейн, Йорг; Бенгио, Йошуа (2014-06-10). «Ұйқыны қайта өлшеу». arXiv:1406.2751 [cs.LG ].