Вероятностные графические нейронные сети

Введение

Вероятностные графические модели, такие как байесовские сети и марковские случайные поля, широко используются в машинном обучении для моделирования сложных зависимостей. В последние годы активно развиваются гибридные модели, сочетающие в себе лучшие свойства вероятностных графических моделей и нейронных сетей.

Вероятностные графические модели

Вероятностные графические модели представляют собой граф, вершины которого соответствуют случайным величинам, а ребра задают зависимости между ними. Наиболее популярными являются:

• Байесовские сети — графические модели, основанные на байесовском выводе. Позволяют эффективно моделировать причинно-следственные связи.
• Марковские случайные поля — графические модели с упорядоченной структурой. Хорошо подходят для моделирования последовательных данных.

Главными преимуществами вероятностных графических моделей являются:

• Способность моделировать неопределенность.
• Интерпретируемость — возможность анализировать зависимости.
• Способность работать с неполными данными.

Гибридные модели

Гибридные модели объединяют в себе вероятностные графические модели и нейронные сети. Существует несколько подходов:

Использование нейронных сетей в качестве компонентов графической модели

Нейронные сети могут выступать в качестве вычислителей для случайных величин в узлах графа. Это позволяет сочетать интерпретируемость графических моделей с мощностью представления зависимостей в нейросетях.

Инициализация весов нейросети с помощью графической модели

Параметры графической модели можно использовать для инициализации весов соответствующей нейронной сети. Это обеспечивает более быструю сходимость нейросети.

Регуляризация нейросетей с помощью графических моделей

Графические модели могут служить первоначальным предположением о структуре данных. Это используется при обучении нейросетей для регуляризации и предотвращения переобучения.

Примеры применения

Распознавание изображений

Гибридные модели успешно применяются для распознавания изображений, например:

• Использование Convolutional Neural Networks в качестве вычислителей вероятностей в узлах графической модели.
• Инициализация свёрточной нейросети весами, обученными на небольшом датасете при помощи графической модели.

Обработка естественного языка

Гибридные подходы применяются в NLP для улучшения работы seq2seq моделей:

• Использование графической модели слов для регуляризации внимания в seq2seq.
• Инициализация эмбеддингов слов векторами параметров из графической модели.

Основные выводы

• Гибридные модели объединяют в себе достоинства вероятностных графических моделей и нейронных сетей.
• Они позволяют получить выигрыш в производительности и интерпретируемости.
• Активно применяются в задачах компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Вопросы и ответы

Вопрос: Какие типы нейронных сетей чаще всего используются в гибридных моделях?
Ответ: Чаще всего используются свёрточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети (LSTM, GRU). Они хорошо подходят для работы с изображениями и последовательными данными соответственно.
Вопрос: Можно ли использовать гибридные модели в задачах, где мало данных для обучения?
Ответ: Да, гибридные модели могут быть эффективны на малых данных. Инициализация весов нейросети с помощью графической модели позволяет достичь хороших результатов при обучении на ограниченных данных.
Вопрос: Какие еще области, кроме компьютерного зрения и NLP, могут использовать гибридные модели?
Ответ: Гибридные модели могут применяться в задачах обработки временных рядов, рекомендательных системах, системах поддержки принятия решений и других областях, где важна интерпретируемость моделей.