BNN Introduzione

Le reti di apprendimento profondo e neurali hanno trasformato il modo in cui viviamo. Dalla loro introduzione, gli scienziati li hanno usati per affrontare migliaia di problemi, incorporando praticamente in ogni contesto. Le auto a guida autonoma più popolari affrontano il riconoscimento, il monitoraggio, gli affari e altre tecnologie. Esistono varie reti neurali basate su diversi casi d'uso, ciascuno adatto a una determinata applicazione. Passeremo attraverso la rete neurale bayesiana, la sua architettura e i suoi vantaggi e svantaggi in questo articolo.

Cos'è una rete neurale?

Il cervello umano artificiale è costruito e programmato per risolvere vari problemi complicati in una frazione di secondi, probabilmente a causa dei neuroni presenti all'interno del cervello. Durante la costruzione di una rete neurale, cerchiamo di implementare artificialmente la funzionalità dei neuroni cerebrali attraverso la matematica. La rete di neuroni artificiali è definita una rete neurale.

L'obiettivo principale è imitare le funzioni del cervello umano. Simile al modo in cui i neuroni nei segnali di trasferimento del cervello umano che aiutano un individuo a reagire a una determinata situazione di input, sono costruite reti neurali utilizzando diversi livelli di perceptron che comunicano un numero effettivo o un valore continuo (segnale) che mostra l'uscita. La figura seguente mostra la rappresentazione grafica di una rete neurale con livelli diversi.

Esistono tre tipi di livelli su una rete neurale:

• Livello di input: Questo è il livello che riceve l'input dell'utente. Questi sono popolarmente chiamati le caratteristiche dell'output.
• Livello nascosto: Questo livello si trova tra i livelli di input e output. Tutti i calcoli complessi matematici necessari vengono eseguiti qui. È qui che le reti neurali imparano a risolvere il problema dato.
• Livello di output: Questo strato viene fornito dopo diverse trasformazioni e ottimizzazioni.

Ogni livello denso ha nodi collegati ad altri livelli dai bordi. Pesi Significare il valore delle informazioni assegnate a ciascun nodo sono assegnati a questi bordi. Un peso positivo indica che il nodo è coinvolto in una connessione eccitatoria, mentre un peso negativo indica che il nodo è coinvolto in una connessione inibitoria.

Teorema di Bayes

Il teorema di Bayes è un'espressione di probabilità o una formula per scoprire una probabilità condizionale di un particolare (anche a) evento dato il verificarsi di un altro (evento B) Secondo evento utilizzando informazioni aggiornate da (i) la sua probabilità condizionale inversa, (ii) la probabilità incondizionata (precedente) del primo evento rivendicato e (iii) la probabilità incondizionata del secondo evento probatorio.

La classificazione del testo è la più popolare. In diverse situazioni di apprendimento automatico, il teorema di Bayes è comunemente impiegato. Il teorema di Bayes ha la seguente formula:

Cos'è una rete neurale bayesiana?

Una rete bayesiana è un modello statistico utilizzato per vari campi e approcci di data mining. Le reti bayesiane illustrano l'interdipendenza tra le variabili usando modelli probabilistici, in cui ogni variabile prende il suo valore dalla sua distribuzione discreta con probabilità precedente nota. I nodi precedenti e posteriori di questa rete includono le distribuzioni di probabilità per le variabili nascoste. Al contrario, il nodo posteriore contiene la distribuzione di probabilità condizionale delle variabili nascoste dati i valori osservati delle variabili visibili. Il vantaggio di Bayes Net rispetto ad altri algoritmi è che non richiede un set di addestramento con le classificazioni delle etichette della verità di terra per condurre la classificazione invece di fare affidamento sull'apprendimento della struttura o sulla stima dei parametri.

Rete neurale artificiale (ANN) vs. Rete neurale bayesiana

Anns Il modello è come un cervello biologico risolve i problemi con vasti gruppi di neuroni biologici collegati per formare una rete. Le Anns si basano su una vasta collezione di unità neurali. Le reti neurali sono reti altamente strutturate con tre livelli: input, output e livelli nascosti, che sono tutti i livelli tra i livelli di input e output e eseguono principalmente calcoli algebrici lineari per ottenere il risultato.

Reti bayesiane sono un modello grafico aciclico diretto probabilistico (una sorta di modello statistico) che utilizza un grafico aciclico diretto per descrivere una raccolta di variabili casuali e le loro dipendenze condizionali.

Vantaggi delle reti neurali bayesiane

1. Le reti bayesiane sono universalmente utili perché il loro algoritmo funzionante è strettamente legato al mondo reale.
2. Le reti neurali bayesiane calcolano automaticamente le incertezze di previsione.
3. Risolvano i problemi eccessivi tenendo conto delle distribuzioni di peso.

Svantaggi delle reti neurali bayesiane

1. Richiedono una comprensione abbastanza esperta di statistiche e matematica.
2. Sono impegnativi ad allenarsi e impiegare molto tempo per allenarsi.

Perché usare BNNS?

1. I BNN non usano direttamente i pesi per l'allenamento. Invece, usano le distribuzioni di pesi per l'allenamento e alla fine evitano il problema eccessivo.
2. Forniscono un approccio naturale per il calcolo automatico dell'incertezza.

Conclusione

Ora sappiamo che una rete neurale è solo una rete di neuroni artificiali che collaborano per risolvere vari problemi del mondo reale. La rete neurale artificiale è il tipo più semplice di rete neurale. La rete bayesiana è un altro tipo di rete neurale che funziona con probabilità ed è strettamente legata alle sfide del mondo reale. A volte è difficile addestrare e richiede un buon comando di matematica.