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ディープボルツマンマシン入門
- 2. 目次 ボルツマンマシンの確率分布の定義 無向グラフの例(5ノード) ボルツマンマシンの確率モデル 数式の意味ー確率モデル 数式の意味ーエネルギー関数 数式の意味 cf.白黒画像で考える ボルツマンマシンの学習とは 可視変数・隠れ変数 可視変数・隠れ変数 cf.白黒画像で考える 次週
- 3. 目次 ボルツマンマシンの確率分布の定義 無向グラフの例(5ノード) ボルツマンマシンの確率モデル 数式の意味ー確率モデル 数式の意味ーエネルギー関数 数式の意味 cf.白黒画像で考える ボルツマンマシンの学習とは 可視変数・隠れ変数 可視変数・隠れ変数 cf.白黒画像で考える 次週
- 4. ボルツマンマシンの確率分布の定義 いくつかのノードΩ＝｛1,2,…,|Ω|｝といくつかの無向リン クEからなる無向グラフG(Ω,E)があるとする ノードiとノードjの間のリンクは(i,j)と表される．グラフG は無向グラフであるので，(i,j)と(j,i)は同一のリンクを示 す なお，i番目のノードには確率変数𝑥𝑖 ∈ {+1, −1}を対応させ る ※無向グラフ： ノードとノードをつなぐリンクに 方向性がない
- 6. 目次 ボルツマンマシンの確率分布の定義 無向グラフの例(5ノード) ボルツマンマシンの確率モデル 数式の意味ー確率モデル 数式の意味ーエネルギー関数 数式の意味 cf.白黒画像で考える ボルツマンマシンの学習とは 可視変数・隠れ変数 可視変数・隠れ変数 cf.白黒画像で考える 次週
- 7. ボルツマンマシンの確率モデル 𝑃𝐵 𝑋 𝜃, 𝜔 ≔ 1 𝑍 𝐵 𝜃, 𝜔 exp(−Φ 𝑋 𝜃, 𝜔 ) Φ 𝑋 𝜃, 𝜔 ≔ − 𝜃𝑖 𝑋𝑖 𝑖∈Ω − 𝜔𝑖𝑗 𝑋𝑖 𝑋𝑗 (𝑖,𝑗)∈𝐸 バイアス項 相互作用項 𝑃(𝑋)はデータ生成の確率規則となる データ生成モデル 𝑃 𝑋 𝜃 はパラメータθを持った学習モデル ここで指数関数の引数に指定されているのはエネルギー関数であり，
- 8. 数式の意味 ー確率モデル 𝑃𝐵 𝑋 𝜃, 𝜔 ≔ 1 𝑍 𝐵 𝜃, 𝜔 exp(−Φ 𝑋 𝜃, 𝜔 ) 指数関数の引数が，エネルギー関数の負となっている →エネルギーが低いXのパターンが高確率で出現するようになっている
- 9. 数式の意味 ーエネルギー関数 Φ 𝑋 𝜃, 𝜔 ≔ − 𝜃𝑖 𝑋𝑖 𝑖∈Ω − 𝜔𝑖𝑗 𝑋𝑖 𝑋𝑗 (𝑖,𝑗)∈𝐸 𝜃𝑖 > 0のとき，𝑋𝑖 = +1のほうがエネルギーを低くする(確率が高くなる) 𝜃𝑖 < 0のとき，𝑋𝑖 = −1のほうがエネルギーを低くする(確率が高くなる) →𝜽𝒊の正負によって𝑿𝒊の値の出現確率に偏りが出るので，𝜽はバイアスと呼ばれる 𝜔𝑖𝑗 > 0のとき，𝑋𝑖と𝑋𝑗は同じ値をとったほうがエネルギーが低くなる 𝜔𝑖𝑗 < 0のとき，𝑋𝑖と𝑋𝑗は異なる値をとったほうがエネルギーが低くなる →ωはリンクで結ばれた変数同士の値の関連性(そろいやすさ・そろい難さ)を調整する
- 11. ：白(+1) ：黒(-1) バイアスパラメータ 𝜃𝑖 > 0 𝜃𝑖 < 0 重みパラメータ 𝜔𝑖𝑗 > 0 𝜔𝑖𝑗 < 0 ＞ ＞ ＜ ＜ 白が出現しやすい 黒が出現しやすい 同じ色同士が出現しやすい 異なる色同士が出現しやすい
- 12. 目次 ボルツマンマシンの確率分布の定義 無向グラフの例(5ノード) ボルツマンマシンの確率モデル 数式の意味ー確率モデル 数式の意味ーエネルギー関数 数式の意味 cf.白黒画像で考える ボルツマンマシンの学習とは 可視変数・隠れ変数 可視変数・隠れ変数 cf.白黒画像で考える 次週
- 13. ボルツマンマシンの学習とは ボルツマンマシンの学習 実際に観測したデータの出現確率に沿うようにパラメータ {𝜃, 𝜔}の値を調整する 観測データからのボルツマンマシンの学習方法とは どんなものか？
- 14. 目次 ボルツマンマシンの確率分布の定義 無向グラフの例(5ノード) ボルツマンマシンの確率モデル 数式の意味ー確率モデル 数式の意味ーエネルギー関数 数式の意味 cf.白黒画像で考える ボルツマンマシンの学習とは 可視変数・隠れ変数 可視変数・隠れ変数 cf.白黒画像で考える 次週
- 15. 可視変数・隠れ変数 少し前に発表していた可視ユニット、非可視ユニットのこ と 可視変数(visible variable) データに対応している変数 非可視変数(hidden variable) データに直接対応しない変数
- 16. 可視変数・非可視変数 cf.白黒画像で考える 各確率変数は画像の各ピクセルに対応 観測データ点として、欠損のない完全な白黒画像が得られるとき、全ての確率 変数に対応したデータが存在する 観測データ点として、カメラの劣化などの原因で画像の一部に欠損の生じた画 像が得られるとき、欠損部に対応する確率変数は存在しない データに対応する変数が可視変数であるので、可視変数のみのボルツマンマシン 対応する観測データが得られない変数を含むので、非可視変数を含むボルツマンマシン
- 17. 目次 ボルツマンマシンの確率分布の定義 無向グラフの例(5ノード) ボルツマンマシンの確率モデル 数式の意味ー確率モデル 数式の意味ーエネルギー関数 数式の意味 cf.白黒画像で考える ボルツマンマシンの学習とは 可視変数・隠れ変数 可視変数・隠れ変数 cf.白黒画像で考える 次週
- 18. 次週 可視変数のみのボルツマンマシン学習 最尤法とは 最尤法の別の視点「カルバック・ライブラー情報量」とは
- 20. 目次 可視変数のみのボルツマンマシンとは cf.白黒画像で考える 最尤法とは 最尤法を用いた計算ー対数尤度関数 カルバック・ライブラー情報量とは 最尤法をKL情報量の観点で見る ボルツマンマシンがなぜ有用でないとされてきたか ボルツマンマシンが見直されてきた理由
- 21. 目次 可視変数のみのボルツマンマシンとは cf.白黒画像で考える 最尤法とは 最尤法を用いた計算ー対数尤度関数 カルバック・ライブラー情報量とは 最尤法をKL情報量の観点で見る ボルツマンマシンがなぜ有用でないとされてきたか ボルツマンマシンが見直されてきた理由
- 22. 可視変数のみのボルツマンマシンとは すべての変数が可視変数であるから， 𝑋𝑖のかわりに𝑣𝑖を使用する つまり 𝑃𝐵 𝑋 𝜃, 𝜔 = 𝑃𝐵 𝑣 𝜃, 𝜔 となる n次元の観測データ点がそれぞれ統計的に独立に，同分布から N個手に入ったとき， 𝑥(𝜇) = {𝑥𝑖 𝜇 ∈ {+1, −1}|𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛} と表す
- 23. 可視変数のみのボルツマンマシンとは cf.白黒画像で考える 白黒画像を観測データ点とすると，画像1枚が各観測データ点 𝑥(𝜇)に対応する −1, +1, +1, −1, ⋯ , −1, +1 +1, −1, +1, −1, ⋯ , +1, +1 +1, +1, −1,− ∓1, ⋯ , −1, −1 ・ ・ ・ 𝑛個 𝑥(1) 𝑥(2) 𝑥(𝑁) 各データ点中の𝑥𝑖 (𝜇) に対してそれぞれ 1つの確率変数を対応させるとすると， ボルツマンマシンは観測データ点と同じn次元の 確率変数𝑣 = 𝑣𝑖 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 を持つ確率モデルとなる 図：観測データセット𝒟 = {𝑥 𝜇 |𝜇 = 1,2, ⋯ , 𝑁}の例
- 24. 目次 可視変数のみのボルツマンマシンとは cf.白黒画像で考える 最尤法とは 最尤法を用いた計算ー対数尤度関数 カルバック・ライブラー情報量とは 最尤法をKL情報量の観点で見る ボルツマンマシンがなぜ有用でないとされてきたか ボルツマンマシンが見直されてきた理由
- 25. 最尤法とは 観測データセット𝒟 = {𝑥 𝜇 |𝜇 = 1,2, ⋯ , 𝑁}に対して、以下の尤度関数を定 める ℒ 𝒟 𝜃, 𝜔 ≔ 𝑃𝐵 𝑥 𝜇 𝜃, 𝜔 𝑁 𝜇=1 𝑃𝐵 𝑥 𝜇 𝜃, 𝜔 ：ボルツマンマシンが観測データ点𝑥(𝜇)を生成する確率 各観測データ点は独立に発生しているので、これらの積を示す尤度関数は 観測データセット𝓓をボルツマンマシンが生成する確率となる 最尤法とは、 尤度関数を最大とするパラメータの値(最尤解)を求めること 得られた観測データセットを生成するために一番尤もらしい分布を求めること
- 26. 最尤法を用いた計算 ー対数尤度関数 尤度関数の自然対数をとった対数尤度関数 ℒ 𝒟 𝜃, 𝜔 ≔ 𝑙𝑛ℒ 𝒟 𝜃, 𝜔 = 𝑙𝑛𝑃𝐵(𝑥 𝜇 |𝜃, 𝜔) 𝑁 𝜇=1 を最大化するほうが便利な場合が多い ※対数関数は単純増加関数なので、最尤解は対数尤度関数を最大化するパラメー タの値と一致する
- 27. 最大点を求めるために、対数尤度関数を最大化するパラメータの勾配を計算する 𝜕ℒ 𝒟(𝜃, 𝜔) 𝜕𝜃𝑖 = 𝑥𝑖 (𝜇) − 𝑁𝔼 𝐵[𝑣𝑖|𝜃, 𝜔] 𝑁 𝜇=1 𝜕ℒ 𝒟(𝜃, 𝜔) 𝜕𝜔𝑖𝑗 = 𝑥𝑖 (𝜇) 𝑥𝑗 (𝜇) − 𝑁𝔼 𝐵[𝑣𝑖 𝑣𝑗|𝜃, 𝜔] 𝑁 𝜇=1 ここで𝔼 𝐵[⋯ |𝜃, 𝜔]はボルツマンマシンに関する期待値で、 𝔼 𝐵 ⋯ 𝜃, 𝜔 = (⋯ )𝑃𝐵(𝑣|𝜃, 𝜔) 𝑣 確率変数𝑣すべての実現パターンに関する総和を実行することにより得られる つまり、 𝜽の勾配と𝝎 の勾配がボルツマンマシンの期待値と一致するようなNを求 めればよい
- 28. よって、以下の連立方程式が成り立つ 1 𝑁 𝑥𝑖 (𝜇) = 𝔼 𝐵[𝑣𝑖|𝜃, 𝜔] 𝑁 𝜇=1 1 𝑁 𝑥𝑖(𝜇) 𝑥𝑗 𝜇 = 𝑁 𝜇=1 𝔼 𝐵[𝑣𝑖|𝜃, 𝜔] この方程式はボルツマンマシンの学習方程式と呼ばれ、最尤解はこの方程式の解 となる 学習方程式は別名モーメントマッチング(moment matching)とも呼ばれ、多くの 確立モデルの学習の中で現れる
- 29. 目次 可視変数のみのボルツマンマシンとは cf.白黒画像で考える 最尤法とは 最尤法を用いた計算ー対数尤度関数 カルバック・ライブラー情報量とは 最尤法をKL情報量の観点で見る ボルツマンマシンがなぜ有用でないとされてきたか ボルツマンマシンが見直されてきた理由
- 30. カルバック・ライブラー情報量とは カルバック・ライブラー(Kullback-Leibler:KL)情報量 確率変数Xに対する2つの確率分布𝑃0 𝑋 と𝑃1(𝑋)の間の近さを考える重要な量として知ら れており、以下のように定義される 𝐷(𝑃0| 𝑃1 ≔ 𝑃0 𝑋 𝑙𝑛 𝑃0(𝑋) 𝑃1(𝑋) 𝑥 KL情報量𝐷(𝑃0| 𝑃1 は0以上であり、 𝑃0 𝑋 = 𝑃1 𝑋 のときのみ𝐷(𝑃0| 𝑃1 =0となる KL情報量は2つの確率分布間の距離のようなものとして扱うことができる
- 31. 最尤法をKL情報量の観点で見る 観測データセット𝒟に対する経験分布（観測データ点の頻度分布のこと）を定義 𝑄 𝒟 𝑣 ≔ 1 𝑁 𝛿 𝑣, 𝑥𝑖 𝜇 , 𝛿 𝑥, 𝑦 = 1𝑥 = 𝑦 0𝑥 ≠ 𝑦 𝑁 𝜇=1 𝑄 𝒟(𝑣) ≥ 0を満たし、かつ規格化条件 𝑄 𝒟(𝑣)𝑣 = 1を満たすので、確率分布である この経験分布とボルツマンマシンの間のKL情報量は以下のとおりである 𝒟(𝑄 𝒟| 𝑃𝐵 = 𝑄 𝒟 𝑣 𝑙𝑛 𝑄 𝒟(𝑣) 𝑃𝐵(𝑣|𝜃, 𝜔) 𝑣 このとき、𝒟(𝑄 𝒟| 𝑃𝐵 が最小となるようなパラメータの値を求めると、微分したと き0となる条件から、最尤法と同様にボルツマンマシンの学習方程式が成り立つ KL情報量の観点からみると、最尤法は観測データセットの経験分布と ボルツマンマシンを最も近づける方法である。
- 32. 目次 可視変数のみのボルツマンマシンとは cf.白黒画像で考える 最尤法とは 最尤法を用いた計算ー対数尤度関数 カルバック・ライブラー情報量とは 最尤法をKL情報量の観点で見る ボルツマンマシンがなぜ有用でないとされてきたか ボルツマンマシンが見直されてきた理由
- 33. ボルツマンマシンがなぜ有用でないと されてきたか ボルツマンマシンの確率モデルの計算のミソはその期待値にある 期待値計算は確率変数の全実現可能パターンに関する和であるため、単純にn次元のボ ルツマンマシンにおける期待値計算は2 𝑛 個の多重和の計算となる n time 10 約0.00001秒 30 約0.18分 50 約130日 70 約37万4000年 100 約4000億年 nの増加に伴い計算時間が爆発的に増加 →計算量爆発と呼ばれる
- 34. ボルツマンマシンが見直されてきた 理由 確率伝搬法(loopy belief propagation) 疑似最尤法(maximum pseudo-likehood estimation:MPLE) 複合最尤法(maximum composite likehood estimation) スコアマッチング コンストラクティブ・ダイバージェンス(CD)法 などの現実的な時間内で実行することが可能な近似学習法が開発された この中でも、疑似最尤法は実装の簡便さと高い学習性能をもつことからよく利用 されている
- 37. 目次 非可視変数を含むボルツマンマシン 非可視変数を含むボルツマンマシンの確率モデル KL情報量最小化の観点 非可視変数がある場合のボルツマンマシンの学習方程式 非可視変数の意味とは 学習モデルの表現能力とモデル誤差 学習モデルを複雑化する方法 次週
- 38. 目次 非可視変数を含むボルツマンマシン 非可視変数を含むボルツマンマシンの確率モデル KL情報量最小化の観点 非可視変数がある場合のボルツマンマシンの学習方程式 非可視変数の意味とは 学習モデルの表現能力とモデル誤差 学習モデルを複雑化する方法 次週
- 39. 非可視変数を含むボルツマンマシン 1 3 2 4 5 (n+m)次元の変数のうち、ノード番号(確率変数の添え字) の若い順に並べ、最初のn次元を各観測データに対応させる(可視変数) 残りのm次元の変数は観測データとは関係のない変数(非可視変数)とする ここで、 観測データ点に対応するノード番号の集合を𝑉 = 1, ⋯ , 𝑛 とし、 対応しないノード番号の集合を𝐻 = 𝑛 + 1, ⋯ , 𝑛 + 𝑚 とする ノード全体の集合はΩ = 𝑉 + 𝐻で表すことができる。 3次元の観測データセットに対し、5次元のボルツマンマシンを用いて 学習するとき、 𝑉 = 1,2,3 𝐻 = 4,5 𝑋 = 𝑋1, 𝑋2, 𝑋3, 𝑋4, 𝑋5 = {𝑣1, 𝑣2, 𝑣3, ℎ4, ℎ5} であり、ノード1~3は可視変数、ノード4，5は非可視変数として扱われる3次元の観測データセットを 5次元のボルツマンマシンを使って学習する例
- 40. 非可視変数を含むボルツマンマシンの 確率モデル 非可視変数を含む場合でも、基本的に最尤法に基づいた学習を行うことに変わりはな い 隠れ変数がある場合は、隠れ変数に関して周辺化した可視変数vのみのn次元の確率分 布 𝑃𝑉 𝑋 𝜃, 𝜔 ≔ 𝑃𝐵 𝑣, ℎ 𝜃, 𝜔 ℎ を用いることとなる。 可視変数のみの確率分布であるから前週紹介した方法で尤度関数を作ることができ、 ℒ 𝒟 𝐻 𝜃, 𝜔 ≔ 𝑙𝑛𝑃𝑉(𝑥 𝜇 |𝜃, 𝜔) 𝑁 𝜇=1 で表すことができる。最尤解は、この対数尤度関数を最大化するパラメータである。
- 41. KL情報量最小化の観点 KL情報量：観測データセットの経験分布とボルツマンマシンを最も近づける方法 以下のKL情報量を最小化することで学習は達成される 𝐷(𝑄 𝒟| 𝑃𝑉 = 𝑄 𝒟 𝑣 𝑙𝑛 𝑄 𝒟(𝑣) 𝑃𝑣(𝑣|𝜃, 𝜔) 𝑣 ※𝑄 𝒟 𝑣 は観測データセットの経験分布
- 42. 非可視変数がある場合のボルツマンマシ ンの学習方程式 対数尤度関数最大化の条件、KL情報量最小化の条件より、 𝑧𝑖 𝑃 𝐻|𝑉 ℎ 𝑣, 𝜃, 𝜔 𝑄 𝒟 𝑣 = 𝔼 𝐵[𝑧𝑖|𝜃, 𝜔] 𝑣,ℎ 𝑧𝑖 𝑧𝑗 𝑃 𝐻|𝑉 ℎ 𝑣, 𝜃, 𝜔 𝑄 𝒟 𝑣 = 𝔼 𝐵[𝑧𝑖 𝑧𝑗|𝜃, 𝜔] 𝑣,ℎ ここで𝑧𝑖は、 𝑧𝑖 = 𝑣𝑖𝑖 ∈ 𝑉 ∈ Ω ℎ𝑖𝑖 ∈ 𝐻 ∈ Ω のように、ノードiが可視変数ノードか非可視変数ノードかに応じて変換される変数で ある。
- 43. また、𝑃 𝐻|𝑉 ℎ 𝑣, 𝜃, 𝜔 は可視変数が与えられたもとでの非可視変数の確率で、 ベイズの公式より 𝑃 𝐻|𝑉 ℎ 𝑣, 𝜃, 𝜔 = 𝑃𝐵(𝑣, ℎ|𝜃, 𝜔) 𝑃𝑉(𝑣|𝜃, 𝜔) によって与えられる。 𝔼 𝐵 ⋯ 𝜃, 𝜔 はこれまでと同様にボルツマンマシンの期待値であり、ボルツマンマ シンが取り得るすべての確率変数の出現パターンの総和である。非可視変数を含 む場合は𝔼 𝐵 ⋯ 𝜃, 𝜔 = (⋯ )𝑃𝐵(𝑣, ℎ|𝜃, 𝜔)𝑣,ℎ である。 ※ベイズの公式(定理) 事象Bのベイズ確率について、 𝑃 𝐵 𝐴 = 𝑃 𝐴 𝐵 𝑃(𝐵) 𝑃(𝐴) P(A)：事象Aが起こる確率 P(B)：事象Aが起きる前の事象Bが起こる確率(事前確率) P(B|A)：事象Aが起きた後に事象Bが起こる確率(事後確率) P(A|B)：尤度(事象Aが起きた後に事象Bが起こる尤もらしさ)
- 44. 目次 非可視変数を含むボルツマンマシン 非可視変数を含むボルツマンマシンの確率モデル KL情報量最小化の観点 非可視変数がある場合のボルツマンマシンの学習方程式 非可視変数の意味とは 学習モデルの表現能力とモデル誤差 学習モデルを複雑化する方法 次週
- 46. 目次 非可視変数を含むボルツマンマシン 非可視変数を含むボルツマンマシンの確率モデル KL情報量最小化の観点 非可視変数がある場合のボルツマンマシンの学習方程式 非可視変数の意味とは 学習モデルの表現能力とモデル誤差 学習モデルを複雑化する方法 次週
- 48. 目次 非可視変数を含むボルツマンマシン 非可視変数を含むボルツマンマシンの確率モデル KL情報量最小化の観点 非可視変数がある場合のボルツマンマシンの学習方程式 非可視変数の意味とは 学習モデルの表現能力とモデル誤差 学習モデルを複雑化する方法 次週
- 50. 目次 非可視変数を含むボルツマンマシン 非可視変数を含むボルツマンマシンの確率モデル KL情報量最小化の観点 非可視変数がある場合のボルツマンマシンの学習方程式 非可視変数の意味とは 学習モデルの表現能力とモデル誤差 学習モデルを複雑化する方法 次週
- 51. 次週 リストリクティッドボルツマンマシン RBMの学習方程式 ディープボルツマンマシン(DBM) 論文まとめ
- 53. 目次 リストリクティッドボルツマンマシン(RBM)とは RBMの学習方程式 RBMの性質 (1)条件付き独立の性質 (2)RBMの周辺確率
- 54. リストリクティッドボルツマンマシン (RBM)とは リストリクティッドボルツマンマシン(Restricted Bolzmann Machine:RBM) 完全2部グラフ上に定義された非可視変数なしのボルツマンマシン ・・・ ・・・ m個 n個 𝒉 𝒗 同層内のリンク結合は無し、異層間に のみリンク結合が存在 可視変数はn個、非可視変数はm個 それぞれ 𝑉 = {1, ⋯ , 𝑛} 𝐻 = {𝑛 + 1, ⋯ , 𝑛 + 𝑚}
- 55. RBMのエネルギー関数と確率モデル 可視変数を𝑣, 非可視変数をℎとすると、 Φ 𝑋 𝜃, 𝜔 = Φ(𝑣, ℎ|𝜃 𝑣 , 𝜃ℎ , 𝜔) = − 𝜃𝑖 𝑣 𝑣𝑖 − 𝜃𝑗ℎ ℎ𝑗 − 𝜔𝑖𝑗 𝑣𝑖ℎ𝑗 𝑗∈𝐻𝑖∈𝑉𝑗∈𝐻𝑖∈𝑉 𝜃 𝑣:可視変数に対するバイアス 𝜃ℎ:非可視変数に対するバイアス 上の式から、RBMの確率モデルは 𝑃𝐵 𝑣, ℎ 𝜃 𝑣 , 𝜃ℎ , 𝜔 ∝ exp(− 𝜃𝑖 𝑣 𝑣𝑖 − 𝜃𝑗ℎ ℎ𝑗 − 𝜔𝑖𝑗 𝑣𝑖ℎ𝑗 𝑗∈𝐻𝑖∈𝑉𝑗∈𝐻𝑖∈𝑉 ) で表現することができる 以下、表記の簡単化の為にパラメータをΘで表す Θ = {𝜃 𝑣 , 𝜃ℎ , 𝜔}
- 56. RBMの学習方程式 RBMは非可視変数を含むボルツマンマシンのひとつ N個のn次元観測データセット𝒟を得たとすると、それぞれ可視変数，非可視変数のバイアス 項について，以下の学習方程式が成り立つ． 1 𝑁 𝑥𝑖 (𝜇) = 𝔼 𝐵 𝑣𝑖 Θ (𝑖 ∈ 𝑉) 𝑁 𝜇=1 1 𝑁 tanh 𝜃𝑖 ℎ + 𝜔𝑗𝑖 𝑥𝑗 𝜇 𝑗∈𝑉 = 𝔼 𝐵[ℎ𝑖|Θ] 𝑁 𝜇=1 (𝑖 ∈ 𝐻)
- 57. この2つの式を組み合わせて、左辺にかかるバイアスを最小化し、ボルツマンマシ ンの期待値と合わせてやればよい。 1 𝑁 𝑥(𝜇) tanh( 𝜃𝑗 ℎ + 𝜔𝑗𝑖 𝑥𝑗 (𝜇) ) = 𝔼 𝐵[ℎ𝑖|Θ] 𝑗∈𝑉 𝑁 𝜇=1 (𝑖 ∈ 𝐻) 左辺は観測データセットの値から簡単に計算可能 右辺はRBMの期待値計算となるため，計算量爆発の可能性がある 何らかの近似的アプローチが必要となる
- 59. RBMの性質 (１)条件付き独立の性質 可視変数が固定された場合の非可視変数の条件付き確率は， 𝑃 𝐻|𝑉 ℎ 𝑣, Θ = 𝑃𝐵(𝑣, ℎ|Θ) 𝑃𝑉(𝑣|Θ) = exp( 𝜆𝑗 𝐻 ℎ𝑗) 2cosh( 𝜆𝑗 𝐻 ℎ𝑗) 𝑗∈𝐻 𝜆𝑗 𝐻 ≔ 𝜃𝑗 ℎ + 𝜔𝑖𝑗 𝑣𝑖 𝑖∈𝑉 で，同様に非可視変数が固定された場合の可視変数の条件付き確率は， 𝑃 𝐻|𝑉 𝑣 ℎ, Θ = exp( 𝜆𝑖 𝑉 𝑣𝑖) 2cosh( 𝜆𝑖 𝑉 𝑣𝑖) 𝑖∈𝑉 𝜆𝑖 𝑉 ≔ 𝜃𝑖 𝑣 + 𝜔𝑖𝑗ℎ𝑗 𝑗∈𝐻 となる 条件付き確率は確率変数同士の積である 片方の層の確率変数が何らかの値に固定 されると，もう片方の確率変数は互いに 独立となる
- 60. RBMの性質 (２)RBMの周辺確率 可視変数に関する周辺確率𝑃𝑉(𝑣|Θ)を簡単に計算できる 𝑃𝑉(𝑣|Θ) ∝ exp(−Φ 𝑉 𝑣 Θ ) Φ 𝑉 𝑣 Θ = − 𝜃𝑖 𝑣 𝑣𝑖 − 𝑙𝑛2𝑐𝑜𝑠ℎ𝜆𝑗 𝐻 𝑗∈𝐻𝑖∈𝑉 周辺確率𝑃𝑉(𝑣|Θ)を具体的に記述することができる →疑似最尤法などの隠れ変数のない場合に対して考案されている近似学習法を RBMの学習にも適用することが可能となっている 疑似最尤法を拡張した複合最尤法を利用した学習アルゴリズムも 提案されている
- 61. エネルギー関数Φ 𝑉 𝑣 Θ を𝜔についてテイラー展開してみると、 Φ 𝑉 𝑣 Θ = 𝑐 − 𝜃𝑖 𝑣 𝑣𝑖 − 𝑡𝑎𝑛ℎ𝜃𝑗 ℎ 𝜔𝑖𝑗 𝑣𝑖 𝑖∈𝑉𝑗∈𝐻𝑖∈𝑉 − 1 2 𝑠𝑒𝑐ℎ2 𝜃𝑗 ℎ 𝜔𝑖𝑗 𝜔 𝑘𝑗 𝑣𝑖 𝑣 𝑘 𝑖,𝑘∈𝑉𝑗∈𝐻 − 1 3 𝑠𝑒𝑐ℎ2 𝜃𝑗 ℎ 𝑡𝑎𝑛ℎ𝜃𝑗 ℎ 𝜔𝑖𝑗 𝜔 𝑘𝑗 𝜔𝑙𝑗 𝑣 𝑘 𝑣𝑙 𝑖,𝑘,𝑙∈𝑉𝑗∈𝐻 +𝑂(𝜔4) 二次相互作用項 バイアス項 三次相互作用項 二次以上の相互作用項が エネルギー関数内に存在 している エネルギー関数を変更す ることなくモデルを複雑 化することができる！
- 62. ・・・ ・・・ 「RBMには同層内の結合がない」 ということは… • 可視層の値は同じ可視層に所属する変数に左右されない • 非可視層の値は同じ非可視層に所属する変数に左右され ない 𝒉 𝒗 同層内の結合があると… 「同層内に結合関係がある」 ということは… • 可視層、非可視層に所属している変数が互いに依存しあ う関係 • 結合関係にある変数のとる値に左右される →マルコフ連鎖モンテカルロ法
- 64. 目次 ディープボルツマン(DBM)とは DBMのエネルギー関数 DBMの基本的な学習法ー貪欲学習 DBMの学習において大切なこと まとめ
- 65. 目次 ディープボルツマン(DBM)とは DBMのエネルギー関数 DBMの基本的な学習法ー貪欲学習 DBMの学習において大切なこと まとめ
- 66. ディープボルツマンマシン(DBM)とは 非可視層を階層的に積み上 げていくことで構成される 非可視ノードありのボルツ マンマシン 𝑊(3) ℎ(1) ℎ(2) ℎ(3) 𝑊(1) 𝑊(2) 𝑣
- 67. DBMのエネルギー関数 𝑉:可視層のノードの番号の集合 𝐻𝑟:第𝑟番目の隠れ層のノードの集合 𝑣 = 𝑣𝑖 ∈ +1, −1 𝑖 ∈ 𝑉 :可視変数 ℎ = {ℎ𝑖 𝑟 ∈ {+1, −1}|𝑖 ∈ 𝐻𝑟}:第𝑟番目の非可視層内に存在する非可視変数 R層の隠れ層からなるエネルギー関数は， Φ 𝑣, ℎ 𝑊 = − 𝜔𝑖𝑗 1 𝑗∈𝐻1𝑖∈𝑉 𝑣𝑖ℎ𝑗 1 − 𝜔𝑖𝑗 (𝑟) ℎ𝑖 (𝑟−1) ℎ𝑗 (𝑟) 𝑗∈𝐻 𝑟𝑖∈𝐻 𝑟−1 𝑅 𝑟=2 ℎ(1) ⋯ ℎ 𝑅 をまとめてℎ，𝜔(1) ⋯ 𝜔(𝑅) をまとめて𝑊で表している
- 70. 2）ℎ(1) とℎ(2) に注目し、その他の非可視層は無視する この時、ℎ(1)を疑似的な可視層としてℎ(2)を非可視層として学習をする このRBMの学習には、条件付き確率𝑃 𝐻|𝑉 ℎ 1 𝑣, 𝜔 1 を利用して、観測データセットからサンプリングしたサンプル点をデータとして利用する (特徴点とも呼ばれる) ℎ(1) ℎ(2) ℎ(3) 𝑣 RBM2𝑊(2) 結合𝑾(𝟐)が学習される
- 72. このとき、ℎ(1) の特徴点をサンプルしたときと同様に、ℎ(2) の特徴点を条件付き確 率を用いてℎ(1) の特徴点からサンプルする 特徴点をサンプルするための数式は以下のようになる 𝑃 𝐻 𝑟|𝐻 𝑟−1 ℎ 𝑟 ℎ 𝑟−1 , 𝜔 𝑟 = exp( 𝜆𝑗 𝐻 𝑟−1 ℎ𝑗 𝑟 ) 𝑒𝑐𝑜𝑠ℎ(𝜆𝑗 𝐻 𝑟−1 ℎ𝑗 𝑟 )𝑗∈𝐻 𝑟 𝜆𝑗 𝐻 𝑟−1 = 𝜔𝑗𝑘 (𝑟) ℎ𝑗 (𝑟−1) 𝑘∈𝐻 𝑟−1 このサンプル点をデータとして，𝑊(3)を学習する
- 73. 目次 ディープボルツマン(DBM)とは DBMのエネルギー関数 DBMの基本的な学習法ー貪欲学習 DBMの学習において大切なこと まとめ