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3.6. 深度信念网络(DBN)
3.6.1. 定义
3.6.2. 发展历史
3.6.3. 算法公式
3.6.4. 运行原理
3.6.4.1. 基本原理
3.6.4.2. Python实现…让人工智障具备信念吧依莫拉萨~~~串频道暴露年龄。。。不过深度信念和信念真的没啥关系不知道为啥这样起名 目录
3.6. 深度信念网络(DBN)
3.6.1. 定义
3.6.2. 发展历史
3.6.3. 算法公式
3.6.4. 运行原理
3.6.4.1. 基本原理
3.6.4.2. Python实现
3.6.4.2.1.简单实现
3.6.4.2.2. DBN训练过程
3.6.4.2.3. DBN的重构函数
3.6.4.3. C实现方法讨论
3.6.5. 优缺点
3.6.6.游戏AI中使用该算法的场景、方法
3.6.6.1.概述
3.6.6.2. 智能控制游戏AI的算法示例 3.6. 深度信念网络(DBN)
3.6.1. 定义
深度信念网络是由多层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines, RBM)堆叠而成的生成式图模型。
它包含多个层次每一层都学习数据中的高级抽象特征。
在DBN中最底层是可见层负责接收输入数据而顶层及其它所有隐藏层则是RBM。
3.6.2. 发展历史
深度信念网络由Geoffrey Hinton和他的研究小组在2006年首次提出。
这一模型的提出在深度学习领域具有里程碑意义因为它通过无监督学习有效地训练多层神经网络克服了传统神经网络训练的一些难题推动了深度学习的发展。
3.6.3. 算法公式
在DBN中每一层RBM的学习过程涉及到权重的调整。假设DBN由L层组成第l层的RBM有权重矩阵和偏置向量。前向传播过程从可见层到隐层中对于第l层其隐层变量的激活概率由以下公式给出 其中是sigmoid函数用于将线性加权和转化为概率分布。反向传播过程从隐层到可见层类似但方向相反。
3.6.4. 运行原理
3.6.4.1. 基本原理
DBN的运行原理基于两个主要阶段无监督的预训练和有监督的微调。 无监督的预训练在这个阶段每个RBM层独立地进行无监督训练学习数据的分布。这通过对比散度(Contrastive Divergence)算法实现该算法能够近似最大化数据的似然函数。 有监督的微调在预训练完成后DBN可以使用有标签的数据进行微调以提高在特定任务上的性能。这通常通过反向传播算法和梯度下降来实现。 3.6.4.2. Python实现
3.6.4.2.1.简单实现
在Python中我们通常使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现DBN。以下是一个简化的DBN实现示例使用TensorFlow和Keras
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Input # 定义RBM模型
class RBM(tf.keras.Model): def __init__(self, num_visible, num_hidden): super(RBM, self).__init__() self.num_hidden num_hidden self.num_visible num_visible self.weights tf.Variable(tf.random.normal([self.num_visible, self.num_hidden])) self.bias_hidden tf.Variable(tf.zeros([self.num_hidden])) self.bias_visible tf.Variable(tf.zeros([self.num_visible])) # ... (此处省略RBM的前向传播、反向传播等方法的实现) # 定义DBN模型
class DBN(Model): def __init__(self, rbm_layers, output_size): super(DBN, self).__init__() self.rbm_layers rbm_layers self.output_layer Dense(output_size, activationsoftmax) def call(self, inputs): x inputs for rbm in self.rbm_layers: x rbm(x) # 这里假设RBM类实现了__call__方法来进行前向传播 x self.output_layer(x) return x # 示例构建一个具有两个RBM层的DBN模型
rbm1 RBM(num_visible784, num_hidden500) # 假设输入是28x28的图像
rbm2 RBM(num_visible500, num_hidden250)
dbn DBN(rbm_layers[rbm1, rbm2], output_size10) # 假设有10个类别 # 编译模型仅用于输出层
dbn.compile(optimizeradam, losssparse_categorical_crossentropy, metrics[accuracy]) # 假设X_train和y_train已经准备好
# dbn.fit(X_train, y_train, epochs10, batch_size32)
上述代码是一个高度简化的示例用于说明DBN的基本结构。
3.6.4.2.2. DBN训练过程
在实际应用中你需要实现RBM的前向传播、反向传播例如使用CD-k算法以及DBN的训练过程。以下是DBN训练过程python代码示例
深度信念网络DBN的训练过程通常分为两步
首先是无监督的逐层预训练然后是有监督的微调。
以下是一个简化的DBN训练过程的Python代码示例使用了scikit-learn和numpy库。
首先我们需要定义一个RBM类来实现受限玻尔兹曼机的功能
import numpy as np
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM class RBMModel: def __init__(self, num_visible, num_hidden, learning_rate0.01, n_iter10, batch_size10): self.num_visible num_visible self.num_hidden num_hidden self.rbm BernoulliRBM(n_componentsnum_hidden, learning_ratelearning_rate, n_itern_iter, batch_sizebatch_size, verbose0) def fit(self, X): self.rbm.fit(X) def transform(self, X): return self.rbm.transform(X)
然后我们可以定义一个DBN类该类将使用RBM类进行逐层预训练并添加一个逻辑回归层进行有监督学习
from sklearn.linear_model import LogisticRegression class DBN: def __init__(self, rbm_layers_sizes, learning_rate0.01, n_iter10, batch_size10): self.rbm_layers [] self.learning_rate learning_rate self.n_iter n_iter self.batch_size batch_size # 初始化RBM层 for i in range(len(rbm_layers_sizes) - 1): visible_size rbm_layers_sizes[i] hidden_size rbm_layers_sizes[i 1] rbm RBMModel(visible_size, hidden_size, learning_rate, n_iter, batch_size) self.rbm_layers.append(rbm) def pretrain(self, X): current_data X for rbm in self.rbm_layers: rbm.fit(current_data) current_data rbm.transform(current_data) def finetune(self, X, y): # 使用最顶层的RBM转换数据 transformed_X self.transform(X) # 使用逻辑回归进行微调 self.logistic_regression LogisticRegression(max_iter1000) self.logistic_regression.fit(transformed_X, y) def transform(self, X): current_data X for rbm in self.rbm_layers: current_data rbm.transform(current_data) return current_data def predict(self, X): transformed_X self.transform(X) return self.logistic_regression.predict(transformed_X)
现在使用以下代码来训练DBN
# 假设 X_train 是训练数据y_train 是对应的标签
X_train ... # 输入数据形状为 (样本数, 特征数)
y_train ... # 标签数据 # 定义DBN结构例如输入层有784个节点对应于28x28的图像两个隐藏层分别有500和250个节点
dbn DBN([784, 500, 250]) # 进行逐层预训练
dbn.pretrain(X_train) # 进行有监督的微调
dbn.finetune(X_train, y_train) # 使用训练好的DBN进行预测
predictions dbn.predict(X_train)
以上示例使用了scikit-learn中的BernoulliRBM和LogisticRegression它们可能不是最优的选择特别是对于大型数据集或复杂任务。在实际应用中你可能需要使用更高级的库如TensorFlow或PyTorch来实现更高效的RBM和微调过程。此外为了获得更好的性能你可能还需要调整学习率、迭代次数、批处理大小等参数。
3.6.4.2.3. DBN的重构函数
实现RBM的重构函数主要涉及到两个步骤正向传播编码和反向传播解码。在RBM中正向传播是将可见层的数据通过激活函数和权重映射到隐藏层而反向传播则是将隐藏层的激活通过权重和激活函数映射回可见层。
以下是一个简化的RBM重构函数的实现步骤
正向传播编码 给定可见层的状态 计算隐藏层每个神经元的激活概率。使用某种随机过程如Gibbs采样或确定性方法如使用sigmoid函数的输出作为激活概率来设置隐藏层的状态。反向传播解码 使用隐藏层的状态 和权重矩阵来重构可见层的状态。这通常涉及到计算每个可见层神经元的激活概率并可能再次使用随机过程或确定性方法来设置重构后的可见层状态。
在编码阶段隐藏层的激活通常使用sigmoid函数来计算给定可见层 和权重 以及隐藏层的偏置隐藏层神经元的激活概率可以计算为 其中 是sigmoid函数。
在解码阶段重构的可见层 可以通过以下方式计算 其中 是可见层的偏置。
以下是一个简化的伪代码实现
import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 np.exp(-x)) class RBM: # 假设RBM类已经初始化了权重W、可见层偏置c和隐藏层偏置b def reconstruct(self, v): # 编码计算隐藏层的激活概率并采样 h_prob sigmoid(np.dot(v, self.W) self.b) h (np.random.rand(h_prob.shape[0]) h_prob).astype(int) # 解码根据隐藏层状态重构可见层 v_recon_prob sigmoid(np.dot(h, self.W.T) self.c) v_recon (np.random.rand(v_recon_prob.shape[0]) v_recon_prob).astype(int) return v_recon
这个伪代码使用了随机采样来设置隐藏层和重构后的可见层的状态。在实际应用中你可能需要根据你的具体需求来调整这个过程例如使用确定性方法而不是随机采样。
此外RBM的训练通常涉及复杂的迭代过程如对比散度Contrastive Divergence在这个过程中重构函数会被多次调用以进行权重和偏置的更新。这里的重构函数仅展示了如何从给定的可见层状态得到重构的可见层状态而不涉及训练过程。
3.6.4.3. C实现方法讨论
深度信念网络DBN在C中的实现相对复杂特别是如果你选择自行实现或者使用像TinyDNN这样的轻量级库。TinyDNN是一个纯C实现的、无依赖的深度学习库它支持前向神经网络但并没有直接支持深度信念网络DBN或受限玻尔兹曼机RBM。因此如果你选择使用TinyDNN你需要自行实现RBM层及其训练逻辑。
以下是一个简化的示例展示了如何使用C和TinyDNN库的基础组件来构建一个类似DBN的结构。
实现RBM类 定义一个RBM类包含权重矩阵、偏置向量等参数。实现RBM的训练算法如对比散度Contrastive Divergence, CD。实现RBM的重构函数用于将输入数据通过RBM进行编码和解码。构建DBN 创建一个DBN类该类将包含多个RBM对象。在DBN类中实现一个方法来逐层训练RBMs即无监督的预训练。微调DBN 在DBN的顶部添加一个输出层用于分类或回归任务。使用TinyDNN的有监督学习功能对整个网络进行微调。
// 伪代码示例不可直接运行 class RBM { // RBM的实现细节包括权重、偏置、训练函数等
}; class DBN {
private: std::vectorRBM rbms; // 存储RBM对象的向量 // 可以添加TinyDNN的网络结构用于微调 public: DBN(const std::vectorint layer_sizes) { // 根据层大小初始化RBMs for (size_t i 0; i layer_sizes.size() - 1; i) { rbms.emplace_back(layer_sizes[i], layer_sizes[i 1]); } } void pretrain(const std::vectortiny_dnn::vec_t data) { // 对每个RBM进行逐层预训练 for (auto rbm : rbms) { // 训练逻辑可能需要将数据通过之前的RBM层进行传递 } } void finetune(const std::vectortiny_dnn::vec_t data, const std::vectortiny_dnn::label_t labels) { // 使用TinyDNN创建顶部的监督学习网络结构 // 并将RBM的权重作为初始化参数 // 然后使用有标签数据进行微调 }
};
请注意这个示例主要是为了展示概念并不是一个完整的DBN实现。
首先确保你已经安装了TinyDNN库。
#include tiny_dnn/tiny_dnn.h
#include iostream
#include vector // 假设你已经有了一个RBM的实现这里我们仅声明其接口
class RBM {
public: virtual void train(const tiny_dnn::vec_t input) 0; virtual tiny_dnn::vec_t reconstruct(const tiny_dnn::vec_t input) 0; // ... 其他RBM相关的方法和成员
}; // 你的具体RBM实现将放在这里
// ... class DBN {
private: std::vectorstd::shared_ptrRBM rbm_layers; tiny_dnn::networktiny_dnn::sequential nn; public: DBN(const std::vectorint layer_sizes) { // 构建RBM层 for (size_t i 0; i layer_sizes.size() - 1; i) { // 这里你需要用你的RBM实现来替换这个伪代码 auto rbm std::make_sharedRBMImpl(layer_sizes[i], layer_sizes[i1]); rbm_layers.push_back(rbm); } // 构建顶部的神经网络层例如一个softmax分类器 for (size_t i 1; i layer_sizes.size(); i) { nn tiny_dnn::fully_connected_layer(layer_sizes[i-1], layer_sizes[i], true, tiny_dnn::activation::tanh) tiny_dnn::softmax_layer(layer_sizes.back()); } } void pretrain(const std::vectortiny_dnn::vec_t data) { for (const auto sample : data) { tiny_dnn::vec_t current sample; for (const auto rbm : rbm_layers) { rbm-train(current); current rbm-reconstruct(current); // 假设reconstruct也执行了CD-k步骤 } } } void finetune(const std::vectortiny_dnn::vec_t data, const std::vectortiny_dnn::label_t labels) { // 使用TinyDNN进行微调 tiny_dnn::adam optimizer; for (size_t i 0; i data.size(); i) { tiny_dnn::vec_t input data[i]; for (const auto rbm : rbm_layers) { input rbm-reconstruct(input); // 通过RBM层进行前向传播 } nn.train_once(input, labels[i], optimizer); // 使用顶层的神经网络进行训练 } } // ... 其他方法如predict等
}; int main() { // 示例创建一个DBN其中包含两个RBM层和一个softmax输出层 DBN dbn({784, 500, 250, 10}); // 假设输入是28x28的图像有10个类别 // 加载或生成数据 std::vectortiny_dnn::vec_t train_data; // 应该包含784维的向量 std::vectortiny_dnn::label_t train_labels; // 对应的标签 // 填充train_data和train_labels... // ... // 预训练DBN dbn.pretrain(train_data); // 微调DBN dbn.finetune(train_data, train_labels); return 0;
}
这个代码示例是一个高级框架用于说明如何在C中使用TinyDNN构建一个类似DBN的结构。实际的RBM实现在RBMImpl类中需要你自行完成包括训练、重构等方法的详细逻辑。
由于TinyDNN本身不支持RBM或DBN因此你需要对神经网络和机器学习有深入的理解以便正确地实现这些组件。如果你对这些概念还不熟悉建议先学习相关理论或者考虑使用更高级的库如TensorFlow或PyTorch这些库通常有更多的社区支持和资源。
3.6.5. 优缺点
优点
DBN能够通过无监督学习提取数据的深层特征。适用于未标记数据具有较强的特征学习能力。作为生成模型能够生成新的数据示例。
缺点
训练过程相对复杂需要分阶段进行。在某些情况下可能不如其他深度学习模型如CNN或RNN在特定任务上表现优异。
3.6.6.游戏AI中使用该算法的场景、方法
3.6.6.1.概述
在游戏AI中DBN可以应用于以下场景和方法
特征学习DBN可以自动从游戏数据中学习到有意义的特征表示。这些特征可以用于玩家行为分析、游戏内容推荐等任务。智能生成利用DBN的生成能力可以生成新的游戏内容如关卡设计、角色动作等为游戏提供丰富的多样性和可玩性。智能控制通过训练DBN模型来理解玩家的游戏行为游戏AI可以更加智能地控制游戏角色或NPC的行为提高游戏的互动性和趣味性。
在实现上游戏开发者可以收集游戏数据如玩家行为日志、游戏截图等然后使用DBN进行特征学习和模型训练。
训练好的模型可以集成到游戏引擎中实现智能生成、智能控制等功能。
3.6.6.2. 智能控制游戏AI的算法示例
下面是一个简化的示例展示如何使用Python和深度学习库如TensorFlow或Keras因为TinyDNN对深度学习的支持较为有限来实现一个DBN以便理解玩家的游戏行为并据此控制游戏角色或NPC。
请注意以下代码是一个概念性示例用于说明如何实现这样的系统而不是一个即插即用的解决方案哦。不要试图直接复制粘贴的说而且训练数据需要专业收集和标注哦
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 假设你已经有了一个RBM类这里简化为一个占位符
class RBM: # RBM的实现细节略 pass # 假设的游戏行为数据
# 每行代表一个玩家的游戏行为记录每列代表不同的行为特征
game_behaviors np.random.rand(1000, 20) # 数据标准化
scaler StandardScaler()
game_behaviors_scaled scaler.fit_transform(game_behaviors) # 构建DBN
class DBN: def __init__(self, layer_sizes): self.rbms [] for i in range(len(layer_sizes) - 1): # 这里简化了RBM的创建和训练过程 rbm RBM(layer_sizes[i], layer_sizes[i1]) self.rbms.append(rbm) self.layer_sizes layer_sizes def pretrain(self, data, epochs): # 逐层预训练RBMs for i, rbm in enumerate(self.rbms): if i 0: input_data data else: input_data self.transform(input_data, through_layeri-1) # 假设RBM类有train方法 rbm.train(input_data, epochsepochs) def transform(self, data, through_layer): # 将数据通过RBM层进行转换 for i in range(through_layer 1): # 假设RBM类有transform方法 data self.rbms[i].transform(data) return data def fine_tune(self, input_data, labels): # 微调DBN # 首先通过RBM层转换输入数据 transformed_data self.transform(input_data, through_layerlen(self.rbms) - 1) # 构建一个监督学习模型来进行微调 model Sequential() model.add(Dense(128, activationrelu, input_dimself.layer_sizes[-1])) model.add(Dense(64, activationrelu)) model.add(Dense(len(np.unique(labels)), activationsoftmax)) model.compile(optimizerAdam(), losssparse_categorical_crossentropy, metrics[accuracy]) model.fit(transformed_data, labels, epochs10, batch_size32) return model # 创建和预训练DBN
dbn DBN([20, 50, 100, 128]) # 假设的层大小
dbn.pretrain(game_behaviors_scaled, epochs10) # 假设的预训练轮数 # 假设你有一些与游戏行为数据对应的标签例如玩家的不同策略或行为模式
labels np.random.randint(0, 5, size1000) # 假设有5种不同的行为模式 # 微调DBN
fine_tuned_model dbn.fine_tune(game_behaviors_scaled, labels) # 使用微调后的模型来预测新玩家的行为模式
# 假设 new_game_behaviors 是新玩家的游戏行为数据
new_game_behaviors np.random.rand(10, 20)
new_game_behaviors_scaled scaler.transform(new_game_behaviors)
predicted_patterns fine_tuned_model.predict_classes(dbn.transform(new_game_behaviors_scaled, through_layerlen(dbn.rbms) - 1))
print(Predicted behavior patterns:, predicted_patterns)
在实际应用中你需要实现或集成一个功能完整的RBM包括其训练、重构和转换方法。此外微调部分的模型结构和参数也可能需要根据具体任务进行调整。
下一篇将迎来深度学习的重头戏Transformer~~~
