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Lernen und Klassifizieren AS1-2

Lernen und Klassifizieren AS1-2 . Lernen in Multilayer-Netzen. Assoziatives Lernen. Lernen linearer Klassifikation. Anwendungen. Adresse Inhalt. 1004. Text3. 1003. Daten. 1002. Text2. 1001. Text1. 1000. Text1. Assoziatives Lernen. Informationssystem:

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Lernen und Klassifizieren AS1-2

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Presentation Transcript

  1. Lernen und Klassifizieren AS1-2

  2. Lernen in Multilayer-Netzen Assoziatives Lernen Lernen linearer Klassifikation Anwendungen Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  3. Adresse Inhalt 1004 Text3 1003 Daten 1002 Text2 1001 Text1 1000 Text1 Assoziatives Lernen • Informationssystem: Speichern und Abrufen von Information • RAM-Speicher Speichern: Adresse A Speicherinhalt Abrufen:Adresse A Speicherinhalt • Assoziativspeicher Speichern: (Adresse A, Speicherinhalt) Assoziatives Lernen Abrufen: ( ? , Speicherinhalt) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  4. Konventionelle Assoziativspeicher Eingabe: Suchwort, Ausgabe: Treffer in Daten (auch mehrere!) Problem: Teile des Suchworts unbekannt oder falsch (unbekannte Maske) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  5. Neuro-Modell des Assoziativspeichers Funktion: Jede Komp.ist lin. Summe zi = wix Nichtlin. Ausgabe: yi = SB(zi) = Lernen von W ? Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  6. Lernen: Hebbsche Regel Beobachtung des Physiologen Hebb (1949): "Wenn ein Axon der Zelle A nahe genug ist, um eine Zelle B zu erregen und wiederholt oder dauerhaft sich am Feuern beteiligt, geschieht ein Wachstumsprozess oder metabolische Änderung in einer oder beiden Zellen dergestalt, dass A's Effizienz, als eine der auf B feuernden Zellen, anwächst." Also: wAB(t) – wAB(t-1) =: w ~ xA yB oder wi(t) = wi(t-1) + i(t) yixIterative Hebb'sche Lernregel W(t) = W(t-1) +(t) yxT Speichern eines Musters Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011 Rüdiger Brause: Adaptive Systeme, Institut für Informatik, WS 2007

  7. y = Wxr = z =rLr(xr)Txr + Lernen im Assoziativspeicher • Speichern aller N Muster • Auslesen eines Musters r assoziierte Antwort + Übersprechen von anderen Mustern • Orthogonale Muster xr: Übersprechen = 0, exakte Reproduktion. • Nicht-orthogonale Muster: Schwellwerte nötig zum Unterdrücken des Übersprechens. Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  8. Code eines Assoziativspeichers AMEM: (* Implementiert einen Korrelationsspeicher *)VAR (* Datenstrukturen *) x:ARRAY[1..n] OF REAL; (* Eingabe *) y,L: ARRAY[1..m] OF REAL; (* Ausgaben *) w: ARRAY[1..m,1..n] OF REAL; (* Gewichte *) : REAL; (* Lernrate *); Auslesen : BOOLEAN; BEGIN  := 0.1; (* Lernratefestlegen: |x|2=10 *) initWeights( w,0.0); (* Gewichte initialisieren *) AlleMusterSpeichern( ); SpeicherAuslesen( ); ENDAMEM. Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  9. Code eines Assoziativspeichers REPEATAlle Muster speichern Read(PatternFile, x, L) (* Eingabeschlüssel, gewünschte Ausgabe *) FOR i:=1 TO m DO(* FüralleNeuronen *) FOR j:=1 TO n DO (* ihre Gewichte verändern *) w[i,j] := w[i,j]+*L[i]*x[j] ENDFOR; ENDFOR; UNTILEndOf( PatternFile) Speicher auslesen (* zu Schlüssel x das gespeicherte y assoziieren *) Input (x) FOR i:=1 TO m DO (* Ausgabe für alle Neuronen *) y[i] := S(z(w[i],x)) ENDFOR; Print (y) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  10. Speicherarten W W • Heteroassoziativer Speicher Inhalt L(Lehrervorgabe) Schlüssel = x Assoziation („Adresse“) y = L • Autoassoziativer Speicher Inhalt L = x Schlüssel = x Assoziation y = x Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  11. Beispiel Autoassoziative Ergänzung Beispiel: N =3 gespeicherte, orthogonaleMuster Ausgabe bei Eingabe der Muster =? Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  12. Beispiel Autoassoziative Ergänzung Mit der Hebb’schen Regel wird die Gewichtsmatrix W == x1x1T + x2x2T + x3x3T und die Ausgabe z == x1(x1Tx) +x2(x2Tx)+x3(x3Tx) Testmuster 1: = x10 + x2 2+ x3 0 Testmuster 2: = x10 + x2  0+ x3 3 Testmuster 3: = x11 + x2 1+ x3 1 Ergänzung Grenzbereich Korrektur Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  13. Beispiel Autoassoziative Ergänzung Setze L(x) = x, lerne alle Muster ( symm. Matrix W). Beispiel: Buchstaben, kodiert mit 0 und 1 xA = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ....) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  14. Beispiel Autoassoziative Ergänzung Gebe Teilmuster von x ein  erhalte Gesamtmuster L=x Teil von A G Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  15. Beispiel Autoassoziative Ergänzung Kohonen et al. 1977 3024 pixel je 3 Bit, 100 Prototypen, orthogonali-siert Gebe Teilmuster von x ein  erhalte Gesamtmuster L=x Gebe gestörtes Muster von x ein  erhalte Gesamtmuster L=x Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  16. Multilayer-Netze Assoziatives Lernen Lernen linearer Klassifikation Anwendungen Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  17. Das Perzeptron Idee: Reize wiedererkennen Rosenblatt 1958 • Künstliche Retina • Assoziations-Schicht • Response-Schicht j X · · · y · · · R A S • Verbindungen zu A fix (zufällig): x = (x1,...,xn)T = (1(S),...,n(S))T • Stärke der Verbindungen zu R veränderbar: w = (w1,...,wn)T Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  18. Das Perzeptron Entscheiden • := {x} alle Muster,= 1 + 2 1 : Menge aller x aus Klasse 1 2 : Menge aller x aus Klasse 2 Schwelle DEF Log. Prädikat Mit den Erweiterungen x = (x1,...,xn,1)T w = (w1,...,wn,s)T wird Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  19. Das Perzeptron Lernen Ziel: Wähle w so, dass für alle x gilt  Methode: Für alle x aus 1 und wTx < 0 w(t) = w(t–1) + xPerzeptron-Lernregel wTx ! Erhöhung von Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  20. Das Perzeptron: Pseudo-code 1 PERCEPT1: Wähle zufällige Gewichte w zum Zeitpunkt t:=0. REPEAT Wähle zufällig ein Muster x aus 12; t:= t+1; IF (xausKlasse 1) THENIFwTx< 0 THENw = w+x ELSEw = w END ELSEIFwTx > 0 THENw = w-x ELSEw = w END ENDIF UNTIL (alle x richtig klassifiziert) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  21. Das Perzeptron: Pseudo-code 2 DEF–-:= {x | –x aus Klasse2} stattwTx < 0 giltfür–die RelationwTx > 0 PERCEPT2: Wähle zufällige Gewichte w zum Zeitpunkt t:=0. REPEAT Wähle zufällig ein Muster x aus1U–; t:= t+1; IFwTx 0 THENw(t) = w(t–1) +x ELSEw(t) = w(t–1) END UNTIL(alle x richtig klassifiziert) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  22. Das Perzeptron: Pseudo-code 3 DEF numerische Werte PERCEPT3: Wähle zufällige Gewichte w zum Zeitpunkt t:=0. REPEAT t:= t+1; w(t) = w(t–1) +(L(x) – y(x))x(t)Fehler-Lernregel UNTIL (alle x richtig klassifiziert) Sogar ohne Umdefinition der Muster aus 2! Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  23. Adaline ADAptive LINear ElementWidrow und Hoff (1960) Diskrete „Lernmaschine“ aus Widerständen und Leitungen Fehlerangabe T G F Gewichte Eingabe Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  24. Adaline: Aktivität Schwellwert - regler w 0 Quantisierer S(z) Ausgabe y d Summierer Regler Fehleranzeige Schalterfeld für Eingabemuster Lehrer - Schalter für gewünschte Ausgabe Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  25. Adaline: Lernalgorithmus • Minimierung des erwartetenFehlersdurch • Anpassung der Parameter (Drehwiderstände): • Wenn der Fehler größer wird, drehe Knopf zurück und in die entgegengesetzte Richtung • Wenn der Fehler am kleinsten ist, wende dich nächstem Knopf zu Automatische Anpassung: Lerngleichung w(t) = w(t–1)+(t)(L(x)–wTx) Widrow-Hoff Lernregel F e h l e r Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  26. Adaline: Aktivität Verlauf des Klassifizierungsfehlers für „Klasse T liegt vor“ bei Präsentationen von T,G,F und sofortiger Nachregelung Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  27. Adaline: Pseudocode VAR (* Datenstrukturen *) x: ARRAY[1..n] OF REAL; (* Eingabe *) z,y,L: ARRAY[1..m] OF REAL; (* IST und SOLL-Ausgaben *) w: ARRAY[1..m,1..n] OF REAL; (* Gewichte *) : REAL (* Lernrate *); x2: REAL; BEGIN := 0.1; (* Lernratefestlegen *) initWeights(w,0.0); (* Gewichte initialisieren *) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  28. Adaline: Pseudocode REPEAT Read( PatternFile,x,L) (* Eingabe *) x2 := Z(xx) (* |x|2*) (* Aktivität bilden im Netz *) FORi:=1 TO m DO (* Ausgabe für alle Neuronen *) z[i] := Z(w[i],x) (* Aktivität errechnen*) y[i] := S(z[i]) (* Nicht-lin. Ausgabe *) END; (* Lernen der Gewichte *) FORi:=1 TO m DO (* Für alle Neuronen *) FORj:=1 TO n DO (* und alle Dimensionen *) w[i,j] := w[i,j]-*(z[i]-L[i])*x[j]/x2 (* Gewichte verändern *) END; END; UNTILEndOf(PatternFile) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  29. x(t) Verzö-gerung Verzö-gerung Verzö-gerung verzerrtes Signal beim Empfang w1  verbessertes Signal w2 y(t) w3 – + Lernen  gewünsch-tesSignal L(t) beim Training Adaline: Anwendung Aufgabe: Korrektur des Signals bei Transatlantik-Kommunikation tappeddelayline Erfolg: Fehler von 10% auf 0,0001% reduziert bzw. 4-fache Geschwindigkeit möglich Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  30. w * w ) Lernen durch Iteration Gradientenabstieg R ( w ) - ¶ R ( w ) ¶ W Ñw:=(¶/¶w1,...,¶/¶wn)T ( t w ( t - 1 ) w w := (w(t-1) – w(t)) ~ – wR(w(t–1)) multi-dim. Ableitung w(t) = w(t–1) – (t) wR(w(t–1)) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  31. Problem: stochastischer Gradientenabstieg Zielfunktion abhängig von stochastischer Beobachtung x(t) Lernen durch Iteration w * w ) R ( w ) - ¶ R ( w ) ¶ W ( t w ( t - 1 ) w - 31 - Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  32. Stochastisches Lernen Lernen mit Zielfunktion R(w) =r(w,x)x w(t) = w(t-1) - (t) w R(w(t-1)) wird ersetzt durch Lernen mit stochast. Zielfunktion r(w,x) w(t) = w(t-1) - (t) w r(w(t-1),x(t))stochastisches Lernen Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  33. d d 1 2 x* { } Stochastisches Lernen Beispiel Klassentrennung Zielfunktion r(w,x) := ½(w-x)2, (t) := 1/ t Klassifizierung r(w1,x) < r(w2,x)  x aus Klasse 1 r(w1,x) > r(w2,x)  x aus Klasse 2 x Klassengrenze {x*} r(w1,x*) = r(w2,x*) |w1-x*| = d1 = d2 = |w2-x*| w w 2 1 Lernen für x aus Klasse i wi(t) = wi(t-1) - (t)(wi(t-1)-x(t)) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  34. Codebeispiel Klassentrennung float w[ ][ ] = newfloat[2][2]; floatx[2]; float ; int t, k; t = 1; (* erster Zeitschritt *) do { (* Eingabe oder Generation des Trainingsmusters *) read(PatternFile, x);  = 1/t;(* zeitabh. Lernrate *) (*sucheKlasse mit minimalem Abstand *) if (Abstand(x,w[0]) > Abstand(x,w[1])) k= 1; else k= 0; (* verändere den Gewichtsvektor *) for(inti=0; i<=1; i++)(* Approximation des Mittelwerts *) w[k,i]= w[k,i] - *(w[k,i]-x[i]); t = t+1; (* nächster Zeitschritt, nächstes Muster *) } while( !EndOf (PatternFile) ); Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  35. Lernen in Multilayer-Netzen Assoziatives Lernen Lernen linearer Klassifikation Anwendungen Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  36. Das XOR-Problem Aufgabe Trennung zweier Klassen durch eine Gerade – wie ? x 0 ={ } = {(0,0), (1,1)} 2 1 1 ={ } = {(1,0), (0,1)} Klassen nicht linear separierbar! 0 0 x 1 1 Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  37. _ x y := x OR 1 1 2 _ x 1 y := OR x 2 2 y := y ANDy XOR 1 2 Þ w = w = w = w = 1/3 1 4 5 6 w = - =w 1/3 2 3 s1=s2=0, s = 1/2 Das XOR-Problem Lösung Trennung durch zweiSchichten x y= (x1 x2) negiertes XOR = (x1ORx2) AND (x1OR x2) 2 1 0 0 x 1 1 z.B. formalebinäreNeuronen • S(z>s) = 1, S(z<s) = 0 Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  38. Multilayer-Klassifikation Visualisierung: Separierung von Klassen 1.Neuron 2.Neuron 3.Neuron Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  39. SF(z) := S(w1,w2,w3,x1,x2) x2 x1 2-dim Sigmoidale Ausgabefunktion Multilayer-Klassifikation „weiche“ Separierung von Klassen S (z) F 0,5 - K < 0 K > 0 z Veränderung der sigmoidalen Ausgabefunktion z = xTw x = (x1,x2,1) w = (w1,w2,w3) Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  40. Multilayer-Klassifikation „weiche“ Separierung von Klassen 1 Sigmoidale Ausgabefunktion 2 überlagerte sigm.Ausgaben 4 Sigmoidale Ausgaben mit Schwelle Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  41. Lernen von Klassifikation Wenn Daten bekannt: Erstellen von Entscheidungsbäumen Klassentrennung durch Hyperbenen Klassentrennung durch Entscheidungsbaum Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  42. Lernen von Klassifikation Wenn Daten unbekannt: Sequentielle Netzerstellung Vorschlag 1 ohne Training • Ordne Muster x(t) ein. Falsche Klasse:Erzeuge neues Neuron so, dass richtig klassifiziert wird. • Sind gleiche Klassen benachbart, verschmelze sie. • Vorschlag 2 mit Einzeltraining • Trainiere Neuron 1 mit 1. Bilde 1/{x| x wurde für Klasse 1 erkannt} • Trainiere Neuron 2 mit 1. Bilde 1/{x| x wurde für Klasse 1 erkannt} • ... bis 1 leer. • Trainiere Neuron n1+1 mit 2. Bilde 2/{x| x wurde für Klasse 2 erkannt} • ... bis 2 leer, usw. • Identifiziere y der Ausgabe mit x der nächsten Schicht. • STOP, wenn für jede Klasse nur noch ein Neuron ex. Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  43. Backpropagation Netzarchitektur und Aktivität Eingabe hidden units Ausgabe x Gesamtaktivität Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  44. (2) y (1) (2) y x = (2) (2) d L y (1) - d Backpropagation-Grundidee Netzarchitektur und Lernen Schichtweise Verbesserung durch Rückführung des Fehlers Eingabe 1.Schicht 2.Schicht Ausgabe (1) x Ausgabe hidden units units Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  45. Backpropagation-Lernregel wi(t+1)=wi(t) -gGradienten-Lernregel wij(t+1)=wij(t) - g (yi(wij)-L(x))stoch. Approximation Lernziel: R(w*) = min (y(w) - L(x))2min.mittl. quadr. Fehler Mit i(2) := - (yi(2) - L(x)) S‘(zi) ist wij(t+1)=wij(t) - gixjDelta-Regel Schicht 2 Schicht 1:

  46. Anwendung BP Gegeben DECtalk Ausgabe Text  Sprache der Fa. Digital Eq. (DEC) Aufwand 20 PJ für 95% Genauigkeit Beispiel NetTalk Sejnowsky, Rosenberg1986 16 CPU-Stunden BP-Training für 98% Genauigkeit Adaptives Programm statt neu programmieren! Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  47. A u s g a b e : / i / r o n t b a c k t e n s e d s t o p n a s a l h i - f r e q . l o w - f r e q . F . . . 2 6 A u s g a b e e i n h e i t e n . . . 8 0 h i d d e n u n i t s d i m ( ) = 7 2 9 = 2 0 3 E i n g a b e v a r i a b l e n X X a . . . e 26 Buchstaben + 3 Sonderzeichen . . . n . . . w . . . - Präkontext Postkontext Eingabe NetTalk: Kodierung 23 Laute +(cont, Wortgrenze, stop) Ausgabekodierung Binäre Kodierung der26 Laute 26 Buchstaben +(cont, Wortgrenze, stop) EingabekodierungBinäre Kodierung der 29 Buchstaben Lauffenster der Trainingsbuchstaben Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  48. NetTalk: Training • Training • transkribiertes Wörterbuch 20.000 Einträge • Protokollierte Kindersätze Ergebnis • Trennung der Konsonanten von Vokalen („Babbeln“) • Entwicklung der Wortgrenzen („Pseudoworte“) • Verständliche Sprache (10xTraining pro Wort) Exponentieller Lernerfolg Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  49. NetTalk: gestörte Gewichte Störung durch normalverteiltes Rauschen Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

  50. Neulernen der Gewichte Schnelleres Lernen „verlernter“ Inhalte Rüdiger Brause: Adaptive Systeme AS-1, WS 2011

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