Jak działają funkcje fitrnet() i fitcnet() w MATLAB dla modeli regresji i klasyfikacji?

Funkcje fitrnet() oraz fitcnet() w MATLAB służą do tworzenia i trenowania w pełni połączonych, feedforward sieci neuronowych odpowiednio dla zadań regresji i klasyfikacji. Sieć neuronowa jest strukturą, która składa się z warstw połączonych liniowo i nieliniowo przekształcających dane wejściowe w wynik przewidywany przez model.

Podstawową ideą tych sieci jest wielokrotne przekształcanie sygnału poprzez kolejne warstwy, gdzie każda warstwa jest zdefiniowana przez macierz wag oraz wektor przesunięć (biasów). W funkcji fitrnet(), czyli dla regresji, ostateczna warstwa sieci generuje wartość ciągłą — przewidywaną odpowiedź. W odróżnieniu od tego, w funkcji fitcnet() stosowanej do klasyfikacji, ostatnia warstwa, poprzedzona funkcją aktywacji Softmax, zwraca rozkład prawdopodobieństwa dla klas oraz etykiety przewidywanej klasy. Funkcja Softmax jest niezbędna do transformacji wyników sieci w prawdopodobieństwa przyporządkowane poszczególnym kategoriom.

Obie funkcje mają kilka konstruktorów umożliwiających różnorodne sposoby przekazania danych: można użyć tabeli zawierającej predyktory i zmienną odpowiedzi, lub macierzy predyktorów wraz z wektorem wartości odpowiedzi. Dostępne są też parametry opcjonalne w postaci par nazwa-wartość, które pozwalają m.in. na dostosowanie liczby warstw, rozmiaru warstw, czy rodzaju funkcji aktywacji (domyślnie ReLU dla warstw pośrednich).

Sieć neuronowa w tych funkcjach zbudowana jest z warstwy wejściowej, jednej lub kilku warstw w pełni połączonych, z których każda wykonuje mnożenie wejścia przez macierz wag, dodaje bias, a następnie stosuje funkcję aktywacji. Ostatnia warstwa w regresji jest liniowa, co pozwala na uzyskanie przewidywanej wartości ciągłej. Natomiast w klasyfikacji ostatnia warstwa jest połączona z funkcją Softmax, która przekształca wyjście na rozkład prawdopodobieństwa.

Struktura sieci jest stosunkowo prosta i czytelna. Przykładowo, domyślna pierwsza warstwa w pełni połączona ma 10 wyjść, które można rozszerzać za pomocą argumentu LayerSizes. Możliwe jest również dostosowanie funkcji aktywacji do specyfiki problemu, co pozwala na lepsze dopasowanie modelu do danych. W modelu klasyfikacyjnym liczba wyjść w ostatniej warstwie odpowiada liczbie klas, co jest logiczne z uwagi na konieczność przewidzenia jednej spośród wielu kategorii.

Dla czytelnika ważne jest także uwzględnienie, że sieci te są feedforward, co oznacza, iż sygnał przechodzi w jednym kierunku od warstwy wejściowej do wyjściowej bez sprzężenia zwrotnego. Taki typ architektury jest podstawowy i często wykorzystywany w wielu zadaniach regresji i klasyfikacji, ale nie zawsze jest optymalny dla wszystkich typów problemów. Istnieją też bardziej zaawansowane architektury sieci neuronowych, takie jak sieci rekurencyjne czy konwolucyjne, które lepiej radzą sobie z danymi o strukturze czasowej lub przestrzennej.

Ponadto, w kontekście trenowania modeli za pomocą fitrnet() i fitcnet() należy mieć na uwadze wybór odpowiedniej funkcji straty oraz metody optymalizacji, które w MATLAB są domyślnie dostosowane, ale w bardziej złożonych przypadkach warto rozważyć ich manualną konfigurację. Ważne jest też, aby monitorować proces uczenia, by unikać przeuczenia (overfittingu) czy niedouczenia (underfittingu).

Jak przeprowadzić klasyfikację dźwięków zwierząt za pomocą głębokiego uczenia?

Pierwszym krokiem jest przygotowanie zbioru danych dźwięków zwierząt. Dane te powinny być odpowiednio zorganizowane w folderach, gdzie każdy folder będzie zawierał pliki dźwiękowe odpowiadające dźwiękom konkretnego gatunku. Każdy folder z dźwiękami powinien być nazwany zgodnie z nazwą zwierzęcia, którego dźwięki zawiera. W tym przypadku mamy pięć klas zwierząt, co odpowiada pięciu folderom z dźwiękami.

Kiedy mamy już dane, kolejnym etapem jest konwersja tych dźwięków do spektrogramów. Aby uzyskać spektrogram, należy zdefiniować częstotliwość próbkowania (w tym przypadku 44,100 Hz) i przejść przez wszystkie pliki dźwiękowe. Warto zaznaczyć, że spektrogramy są reprezentacjami sygnałów dźwiękowych w dziedzinie częstotliwości, ale przy użyciu skali mel, co oznacza, że częstotliwości są przekształcone w bardziej odpowiadającą percepcji ludzkiej skali. To przekształcenie umożliwia lepsze uchwycenie cech dźwięku, które są istotne do jego klasyfikacji.

Po przekształceniu dźwięków na spektrogramy, zapisywane są one jako obrazy, a ich rozmiar jest dostosowywany do wymagań modelu sieci neuronowej (np. 100x100 pikseli). W tym przypadku wykorzystywana jest funkcja spectro(), która dokonuje konwersji i zapisuje obrazy, a następnie funkcja move_file(), która przenosi je do odpowiednich folderów.

Model sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów składa się z kilku warstw. W tym przypadku nie wykorzystuje się warstwy konwolucyjnej ani normalizacji partii, co zmienia strukturę klasycznego modelu klasyfikacji obrazów. Model składa się z warstwy wejściowej, funkcji aktywacji ReLU, warstwy w pełni połączonej, warstwy softmax oraz warstwy klasyfikacji. Jest to dość prosta sieć, która powinna wystarczyć do klasyfikacji dźwięków zwierząt.

Aby przeprowadzić trening, używa się funkcji trainNetwork(), która umożliwia trenowanie modelu z wykorzystaniem danych treningowych, zdefiniowanej architektury sieci oraz opcji treningowych. Po zakończeniu treningu model jest zapisywany, aby można było go później użyć do klasyfikacji nowych danych.

Ważnym elementem tego procesu jest ciągłe monitorowanie wyników oraz ewentualna optymalizacja modelu. W przypadku niskiej dokładności klasyfikacji można rozważyć zmianę architektury sieci, dostosowanie hiperparametrów treningu lub zwiększenie zbioru danych. Dobór odpowiednich danych, a także ich właściwe przetwarzanie, ma kluczowe znaczenie dla skuteczności modelu.

Podczas implementacji warto również zwrócić uwagę na jakość danych wejściowych. Czystość dźwięków, brak szumów oraz jednorodność próbek to czynniki, które mogą znacząco wpłynąć na końcową jakość klasyfikacji. Ponadto, melspectrogramy są bardzo wrażliwe na różne zmiany w jakości nagrania, dlatego zaleca się wcześniejsze oczyszczenie i przetwarzanie surowych danych dźwiękowych, by zminimalizować błędy wynikające z niejednorodności w próbkach dźwiękowych.

Jak działa uczenie bez nadzoru i do czego służą algorytmy klasteryzacji?

Uczenie bez nadzoru to gałąź uczenia maszynowego, która opiera się na analizie danych bez wcześniejszego przypisania etykiet czy oczekiwanych wyników. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, gdzie model uczy się na podstawie par danych wejściowych i odpowiadających im etykiet, w uczeniu bez nadzoru system otrzymuje jedynie surowe, nieoznaczone dane i samodzielnie odkrywa w nich struktury oraz wzorce. W praktyce oznacza to, że model nie ma żadnych podpowiedzi, czego szuka, a jedynie eksploruje dane w celu znalezienia ukrytych zależności lub segmentów.

Podstawowymi typami algorytmów w uczeniu bez nadzoru są klasteryzacja oraz reguły asocjacyjne. Klasteryzacja polega na podziale zbioru danych na grupy (klastry), w których elementy są do siebie podobne, a różnią się od elementów należących do innych grup. Celem jest takie zorganizowanie danych, aby podobieństwa wewnątrz klastra były maksymalizowane, a różnice pomiędzy klastrami – minimalizowane. Ten proces pozwala na wyodrębnienie naturalnych wzorców i struktur w danych, które mogą nie być oczywiste dla człowieka.

Algorytmy klasteryzacji różnią się podejściem i sposobem działania. Do najpopularniejszych należą metody podziałowe, takie jak k-średnich (k-means), które iteracyjnie przypisują punkty do najbliższego centroidu klastra oraz metody hierarchiczne, które tworzą drzewa klastrów na zasadzie łączenia lub dzielenia istniejących grup. Wśród nich można wyróżnić klasteryzację rozmytą (fuzzy k-means), gdzie pojedynczy punkt może należeć do więcej niż jednego klastra z różnym stopniem przynależności, czy modele probabilistyczne jak mieszanki Gaussowskie, które uwzględniają rozkład prawdopodobieństwa danych w przestrzeni cech.

Uczenie bez nadzoru, choć pozbawione bezpośredniej kontroli, jest niezwykle istotne w wielu dziedzinach — od segmentacji klientów w marketingu, przez analizę genomu, aż po wykrywanie anomalii w systemach bezpieczeństwa. Algorytmy te potrafią ujawnić nieznane wcześniej wzorce i zależności, stanowiąc fundament eksploracyjnej analizy danych.

Kluczową cechą algorytmów uczenia bez nadzoru jest ich zdolność do adaptacji do różnorodnych i często nieustrukturyzowanych danych, co sprawia, że znajdują zastosowanie w sytuacjach, gdzie brakuje lub nie jest możliwe przygotowanie oznaczonych zbiorów uczących.

Zrozumienie działania uczenia bez nadzoru jest istotne, ponieważ uzupełnia ono wachlarz technik sztucznej inteligencji, pozwalając na bardziej elastyczne i wszechstronne podejście do analizy danych. W praktyce często łączy się je z metodami nadzorowanymi lub wzmacniającymi, tworząc hybrydowe modele, które potrafią lepiej przystosować się do złożonych problemów.

Jakie są różnice między algorytmami DQN, C51, QR-DQN i HER w uczeniu ze wzmocnieniem?

W tradycyjnych metodach uczenia ze wzmocnieniem, takich jak DQN (Deep Q-Network), celem jest przewidywanie wartości Q dla każdej pary stan-akcja. W algorytmie C51, zamiast przewidywania pojedynczej wartości Q, modeluje się histogram rozkładu prawdopodobieństwa wartości Q. Jest to podejście, które umożliwia lepsze uchwycenie niepewności związanej z przyszłymi nagrodami, zamiast traktowania ich jako pojedyncze, deterministyczne wartości.

W algorytmie C51 stosuje się tzw. rozkładowe równanie Bellmana, które jest bardzo podobne do tradycyjnego równania Bellmana, ale uwzględnia rozkład wartości przyszłych nagród, a nie pojedynczą wartość skalarnego Q. W tym przypadku rozkład Z odpowiada za rozkład przyszłych nagród, podczas gdy R to rozkład nagród, a γ to współczynnik dyskontowy. Rozkładowe równanie Bellmana stwierdza, że rozkład Z zależy od trzech zmiennych losowych: nagrody R, następnego stanu-akcji (s′, a′) oraz jego losowego zwrotu Z(s′, a′). Ta metoda prowadzi do uzyskania tzw. rozkładu wartości (value distribution), który jest istotnym elementem w bardziej zaawansowanych podejściach w uczeniu ze wzmocnieniem.

Algorytm QR-DQN używa również optymalizatora Adam, który jest stosowany w celu bardziej skutecznego szacowania parametrów, w przeciwieństwie do używanego w DQN optymalizatora RMSProp. Ta zmiana w optymalizacji przyczynia się do bardziej stabilnego procesu uczenia.

Kolejnym interesującym podejściem jest algorytm Hindsight Experience Replay (HER). W tym przypadku, jeżeli agent nie osiągnie zamierzonego celu w danym epizodzie, ale zakończy go w innym stanie, np. S’, zamiast odrzucać tę próbę, zakłada się, że celem był właśnie stan S’, w którym agent się znalazł. Taki "przemyślany" epizod jest zapisywany w buforze doświadczeń, dzięki czemu agent może nauczyć się na podstawie "fikcyjnych" trajektorii, w których zakończenie było sukcesem. Z perspektywy ludzkiej, HER przypomina proces uczenia się z nieudanych prób – dzięki czemu agent może wykorzystać każdą interakcję z otoczeniem, nawet jeśli początkowa próba zakończyła się niepowodzeniem.

Oprócz powyższych algorytmów, istnieją także hybrydowe metody uczenia ze wzmocnieniem, które łączą różne techniki z wyżej opisanych algorytmów w celu uzyskania lepszej wydajności. Do takich algorytmów zaliczają się:

• Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), który jest algorytmem bezmodelowym, działającym online i opartym na aktorze i krytyku. Agenci DDPG uczą się optymalnej polityki maksymalizującej długoterminową sumę oczekiwanych nagród, przy czym przestrzeń działań jest ciągła. Krytyk korzysta z funkcji Q, a aktor z polityki deterministycznej.

• Soft Actor-Critic (SAC), który, podobnie jak DDPG, jest algorytmem online, ale dodatkowo optymalizuje entropię polityki, co promuje większą eksplorację środowiska. SAC dąży do równowagi między eksploracją a eksploatacją, maksymalizując zarówno długoterminową oczekiwaną nagrodę, jak i entropię.

• Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3) to rozwinięcie DDPG, które zmniejsza przeoczenie funkcji wartości, poprawiając dokładność szacowania i zapobiegając suboptymalnym strategiom. TD3 wprowadza zmiany takie jak uczenie dwóch funkcji Q oraz dodawanie szumu do celów podczas aktualizacji polityki, co sprzyja stabilności algorytmu.

Kiedy rozważamy te algorytmy, ważne jest, aby zrozumieć, że każdy z nich ma swoje specyficzne wymagania co do implementacji i zastosowania, a także że zmiany w metodach optymalizacji, takich jak wybór funkcji straty, mogą mieć duży wpływ na stabilność i efektywność procesu uczenia. Kluczowe jest również zrozumienie różnicy między metodami opartymi na Q- wartościach a tymi, które operują na pełnych rozkładach wartości, co może znacząco wpłynąć na jakość polityki w bardziej złożonych środowiskach.

Jak działają reguły sterowania w systemach rozmytego wnioskowania oraz czym różnią się systemy typu 1 i typu 2?

W systemach rozmytego wnioskowania (FIS) reguły sterujące odgrywają fundamentalną rolę w przetwarzaniu informacji wejściowych na podstawie wartości przynależności zmiennych lingwistycznych i wytwarzaniu odpowiednich wartości wyjściowych. Proces tworzenia reguł zaczyna się od zdefiniowania macierzy reguł, w której każda reguła jest reprezentowana przez wiersz o pięciu elementach. Pierwsze dwa elementy określają wartości wejściowe, ich stan rozmyty (np. LOW dla temperatury czy szybkości zmiany temperatury), trzeci element określa wartość wyjściową (np. FAST dla prędkości silnika), natomiast czwarte i piąte wartości definiują wagę reguły oraz operator logiczny (AND) łączący warunki wejściowe.

Testowanie opracowanego systemu polega na wywołaniu funkcji evalfis() z odpowiednimi wartościami wejściowymi lub ich zestawem. Funkcja ta zwraca wartości wyjściowe, które odzwierciedlają działanie systemu rozmytego wnioskowania na podstawie zdefiniowanych reguł. Możliwe jest w ten sposób sprawdzanie pojedynczych przypadków lub badanie zachowania systemu dla wielu zestawów danych jednocześnie, co ułatwia walidację i kalibrację modelu.

Przechodząc do bardziej zaawansowanych systemów, wyróżniamy systemy typu 1 i typu 2. Systemy typu 1 charakteryzują się jedno-wymiarowymi funkcjami przynależności (MF), które definiują stopień przynależności danej wartości do zbioru lingwistycznego. Taki model jest stosunkowo prosty, jednak nie uwzględnia niepewności, która może towarzyszyć określaniu stopnia przynależności.

W systemach typu 2 funkcje przynależności mają wymiar trójwymiarowy, gdzie trzeci wymiar reprezentuje tzw. footprint of uncertainty (FOU) — obszar niepewności związanej z wartością przynależności. Dzięki temu systemy typu 2 pozwalają modelować bardziej skomplikowane sytuacje, w których stopień przynależności jest sam w sobie nieprecyzyjny lub niepewny. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach wymagających większej odporności na szumy, zakłócenia lub niepełne informacje.

Aby uprościć implementację systemów typu 2, wprowadzono tak zwany Interval Type-2 Fuzzy Inference System (IT2FIS). W tym podejściu funkcje przynależności są przedstawiane jako dwuwymiarowe obszary pomiędzy górną i dolną granicą funkcji przynależności (upper MF i lower MF). To pozwala na redukcję złożoności z trójwymiarowej do dwuwymiarowej reprezentacji, zachowując jednocześnie zdolność modelowania niepewności. Wartość funkcji przynależności typu 2 nie jest pojedynczym punktem, lecz przedziałem wartości mieszczących się pomiędzy granicami tych funkcji.

Zrozumienie różnic między systemami typu 1 i typu 2 jest kluczowe dla projektantów systemów rozmytego sterowania, ponieważ wpływa na efektywność modelu oraz jego odporność na niepewności i błędy pomiarowe. Systemy typu 1 wystarczają w prostych przypadkach, gdzie dane wejściowe są stosunkowo stabilne i dobrze zdefiniowane. Natomiast systemy typu 2, dzięki swojej zdolności do reprezentowania niepewności, znajdują zastosowanie w bardziej złożonych i dynamicznych środowiskach, takich jak sterowanie procesami przemysłowymi czy systemy adaptacyjne.