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Machine Learning. Neuronale Netze 2 (Mitchell Kap. 4). y. 1. 0. 1. A. A. A. A. A. A. A. 0. A. A. A. h. h. A. 1. 2. A. A. B. A. B. B. A. B. A. B. B. B. B. Kombination mehrerer Neuronen. zwei Klassen, die nicht linear separierbar sind: - PowerPoint PPT Presentation
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Kombination mehrerer Neuronen
• zwei Klassen, die nicht linear separierbar sind:
• zwei innere Knoten und ein Output-Knoten
• Beispiel
• h h y Klasse B
andernfalls y Klasse A
1 20 0 0
1
: ( )
: ( )
y
h1 h2
A
A
A AA
A
AA
A
B
BB
B
A
B B
A
A
A
A
A A
B
B
10
1
0
Mehrschichtiges Netzwerk
n Eingabeneuronen
X1
X2
…
Xn
W11
W12W1p
Wn1Wn2
Wnp
Y1
Y2
Ym
……
V11
V12
V1m
Vp1Vp2
Vpm
m Ausgabeneuronenp verborgene Neuronen
(Hidden layer)
Gewichtsmatrix W Gewichtsmatrix V
Design der Netztopologie• Bestimmung von
• Anzahl der Input-Knoten
• Anzahl der inneren Schichten und jeweilige Anzahl der Knoten
• Anzahl der Output-Knoten
• starker Einfluß auf die Klassifikationsgüte:
• zu wenige Knoten
• niedrige Klassifikationsgüte
• zu viele Knoten
• Overfitting
Sigmoid Einheiten
• Vorteile:– Ausgabefunktion differenzierbar– Einfache Berechnung des Gradienten– Mehrschichtige Netze aus Sigmoid-Einheiten:
Training durch Backpropagation• Propagiere Trainingsbeispiel durchs Netz• Berechne rückwärts Schicht für Schicht
(ausgehend von den Ausgabeneuronen) die Deltas
Lernen mehrschichtiger Netze
• Prinzipiell zu lernen:– Entwicklung neuer Verbindungen – Löschen existierender Verbindungen – Modifikation der Verbindungsstärke (Veränderung der
Gewichte) – Modifikation des Schwellenwertes – Modifikation der Aktivierungs- bzw. Ausgabefunktion – Entwicklung neuer Zellen – Löschen bestehender Zellen
• In der Praxis:– Nur Gewichtsmodifikation
Backpropagation Algorithmus
Prinzipiell verläuft der Lernprozess wie bei den Perzeptronen:– Dem Netz werden Beispiele vorgelegt.
– Stimmt der Ausgabevektor mit den erwarteten Werten überein, dann muss nichts gemacht werden.
– Liegt aber ein Fehler vor, d.h. eine Differenz zwischen Ausgabe und Ziel, dann müssen die Gewichte angepasst werden.
Backpropagation Algorithmus
• In einem Rückwärts-Check (Fehlerrückvermittlung) werden nun die einzelnen Gewichte im Netz (durch ) nach oben oder unten korrigiert.
• Der Tendenz nach so, daß das Ergebnis im zurückverfolgten Traingsbeispiel richtiger geworden wäre.
• Dies führt nach einer Anzahl von Trainingsbeispielen zu einem verbesserten Antwortverhalten des Netzes.
Backpropagation Algorithmus
• Belege die Gewichte w1 ...wn sowie die Schwellenwerte mit zufälligen Werten.
• Wähle einen Eingabevektor aus, zu dem es eine Soll-Aktivierung gibt.– 1. Vorwärtsvermittlung:
aktiviere die Eingabeschicht, danach schrittweise die Zwischenschichten 1....m und anschließend die Ausgabeschicht
– 2. Fehlerrückvermittlung:ermittle die -Werte für die Ausgabeschicht, danach schrittweise rückschreitend die -Werte für die Zwischenschichten m .....1 ändere die Gewichte und Schwellenwerte
Abbruchbedingungen
• Anzahl der Iterationen• Schwellenwert für quadratischen Fehler
– In Bezug auf Trainingsmenge (-> große Gefahr von Overfitting)
– In Bezug auf separate Testmenge (-> Vermeidung von Overfitting!) = Cross-Validation
• Schwellenwert für Veränderung zum vorigen Schritt
Verbesserungen
• Momentum– Häufig wird ein zusätzlicher Faktor
(Momentum) hinzugefügt:
– Idee:• Überwindung flacher Plateaus• Evt. Auch Überwindung lokaler Maxima
• Paralleles Training mit versch. Initialwerten
Netztopologie
• Statische Topologie:
– Topologie wird apriori festgelegt
– eine verborgene Schicht reicht in vielen Anwendungen aus
• Dynamische Topologie
– dynamisches Hinzufügen von Neuronen (und verborgenen Schichten)
– solange Klassifikationsgüte signifikant verbessert wird
• Multiple Topologien
– Trainieren mehrer dynamischer Netze parallel
– z.B. je ein Netz mit 1, 2 und 3 verborgenen Schichten
Backward Netzwerke
= mehrschichtige Netzwerke von Sigmoid-Einheiten• U.U. sehr lange Trainingsphase (mehrere Tausend
Iterationen)• Nach Training extrem schnell• Große Ausdruckskraft:
– Jede Boole‘sche Funktion kann durch ein 2-schichtiges Netz (1 Hidden Layer) repräsentiert werden (-> disjunktive Normalform)
– Jede beschränkte stetige Funktion kann beliebig durch ein 2-schichtiges Netz approximiert werden
– Jede beliebige Funktion kann durch ein 3-schichtiges Netz (2 Hidden Layers) beliebig approximiert werden
Anwendungsbeispiele
• Texterkennung bei OCR Software, die sich auf gewisse Schriftformen trainieren läßt.
• Auch bei der Handschrifterkennung für PDA´s (Personal Digital Assistant), wie dem Apple Newton, kommen NN zu Einsatz.
• 1989: Erkennen von Postleitzahlen auf handgeschriebenen Briefumschlägen.– Das gesamte Netz benutzte nur 9760 Gewichte!– Das Netz wurde mit 7300 Beispielen trainiert und auf
2000 Beispielen getestet.
Aufgaben
• Bitte installieren und testen Sie die Programme zur Gesichtserkennung (Linux!)
• http://www-2.cs.cmu.edu/~tom/faces.html• Bitte befolgen Sie dabei die Anleitung
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-8/faceimages/docs/hw97.ps
• Bitte beschreiben Sie Ihre Erfahrungen:– Liess sich das Programm installieren?– Wie ist es zu bedienen?– Was/wie haben Sie das Programm ausprobiert und
was waren die Resultate?
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