شبکه‌های عصبی حالت-فضای بیزی (BSSNN): چارچوبی جدید برای مدل‌های عصبی قابل تفسیر و احتمالی

هنگام ساخت مدل‌های یادگیری تحت نظارت، مانند پیش‌بینی نتایج باینری، شبکه‌های عصبی سنتی در انجام پیش‌بینی‌های دقیق برتری می‌کنند، اما اغلب توانایی توضیح اینکه چرا هدف به شیوه‌ای خاص رفتار می‌کند را ندارند. اینجاست که شبکه عصبی حالت-فضای بیزی (BSSNN) راه حل جدیدی ارائه می دهد. من این چارچوب را برای مدل‌سازی صریح احتمال شرطی متغیر هدف با توجه به ورودی‌ها ایجاد کرده‌ام، و دقت پیش‌بینی بالا را با قابلیت تفسیر ترکیب می‌کند. با ادغام احتمال بیزی، مدل سازی فضای حالت، و ساختارهای شبکه عصبی، BSSNN یک رویکرد منعطف و روشنگر برای یادگیری ماشینی.

BSSNN سه نقطه قوت اصلی را ادغام می‌کند: اصول بیزی برای تعیین کمیت عدم قطعیت و اطمینان از تفسیرپذیری، مدل‌سازی فضای حالت برای گرفتن وابستگی‌های زمانی یا متوالی، و شبکه‌های عصبی برای مدیریت روابط پیچیده و غیرخطی. برخلاف مدل‌های مرسوم که فقط بر پیش‌بینی هدف تمرکز می‌کنند، BSSNN با مدل‌سازی روابط پویا بین ورودی‌ها و خروجی‌ها فراتر می‌رود و آن را به ویژه برای داده‌های چند متغیره یا وابسته به زمان مفید می‌سازد.

من همچنین BSSNN را برای پیش‌بینی X∣y گسترش داده‌ام و جهت سنتی استنتاج را تغییر می‌دهد. این بدان معناست که به جای اینکه فقط نتایج را پیش‌بینی کنیم، اکنون می‌توانیم ویژگی‌های ورودی مرتبط با نتایج خاص را بررسی کنیم. به عنوان مثال، در یک طبقه بندی باینری… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی