無監督式學習網路

無監督式學習網路

無監督式學習網路(Unsupervised Learning Network)是人工智慧網路的一種算法(algorithm),其目的是對原始資料進行分類,以便了解資料內部結構。有別於監督式學習網路,無監督式學習網路在學習時並不知道其分類結果是否正確,亦即沒有受到監督式增強(告訴它何種學習是正確的)。其特點是僅對此種網路提供輸入範例,而它會自動從這些範例中找出其潛在類別規則。當學習完畢並經測試後,也可以將之套用到新的案例上。

概述

圖1.無監督式學習網路 圖1.無監督式學習網路

無監督式學習網路(Unsupervised Learning Network)是人工智慧網路的一種算法(algorithm),其目的是對原始資料進行分類,以便了解資料內部結構。有別於監督式學習網路,無監督式學習網路在學習時並不知道其分類結果是否正確,亦即沒有受到監督式增強(告訴它何種學習是正確的)。其特點是僅對此種網路提供輸入範例,而它會自動從這些範例中找出其潛在類別規則。當學習完畢並經測試後,也可以將之套用到新的案例上。

監督式學習

監督式學習(英語:Supervised learning),是一個機器學習中的方法,可以由訓練資料中學到或建立一個模式(函式 / learning model),並依此模式推測新的實例。訓練資料是由輸入物件(通常是向量)和預期輸出所組成。函式的輸出可以是一個連續的值(稱為回歸分析),或是預測一個分類標籤(稱作分類)。

一個監督式學習者的任務在觀察完一些訓練範例(輸入和預期輸出)後,去預測這個函式對任何可能出現的輸入的值的輸出。要達到此目的,學習者必須以"合理"(見歸納偏向)的方式從現有的資料中一般化到非觀察到的情況。在人類和動物感知中,則通常被稱為概念學習(concept learning)。

非監督式學習

非監督式學習是一種機器學習的方式,並不需要人力來輸入標籤。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。在監督式學習中,典型的任務是分類和回歸分析,且需要使用到人工預先準備好的範例(base)。

一個常見的非監督式學習是數據聚類。在人工神經網路中,生成對抗網路(GAN)、自組織映射(SOM)和適應性共振理論(ART)則是最常用的非監督式學習。

ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動,並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數,其方式為透過一個由使用者自定而被稱為警覺參數的常數。ART也用於模式識別,如自動目標辨識和數位信號處理。第一個版本為"ART1",是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的。

算法

無監督式學習網路的算法一般僅涉及單一個核心模組,但重複多次計算而已。細節如下解釋:

無監督式學習網路 無監督式學習網路
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將輸入層各節點的激發程度表示為,輸出層各節點的激發程度表示為,從輸入層各節點指向輸出層各節點的網路路徑值表示為。輸出層各節點間則為互相抑制,亦即是一個對角線均為零,其餘元素為-1的矩陣。

核心模組的計算分為兩部分:

無監督式學習網路 無監督式學習網路
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第一部分是想知道,當基於目前的情況下,若欲使網路穩定的話,則輸出層各節點激發程度 () 應該形成何種型態?計算乃遵循下列公式:

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步驟1:

無監督式學習網路 無監督式學習網路

步驟2:

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重複此二步驟的的更新,直到低於某個臨界值(如:0.001)

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第二部分是想知道,若要得到剛才的激髮型態的話,則應該反映在的何種調整上,以便使得可以更直接透過來得到?

公式如下:

無監督式學習網路 無監督式學習網路
無監督式學習網路 無監督式學習網路
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最後整體計算便將所有的輸入資料分別透過上述的核心模組來得到,然後全部加總後,更新到實際的上頭,並重複所有步驟若干次(如:50次)即可。

常見的套用

1. 聚類分析 (clustering analysis)

2. 向度縮減 (dimensionality reduction)

特定的無監督式學習網路

1. 自我組織圖像網路(Self-Organizing Map, SOM): 目的是產生一種地形組織(topographic organization),地圖上相近的地點代表有相似屬性的輸入。

2.適應性共振理論網路(Adaptive Resonance Theory, ART; Carpenter & Grossberg, 1988)。

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