Bayesian Neural Networks ผ่าน MCMC: บทเรียนเบื้องต้นด้วย Python

ในโลกของ Machine Learning การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Neural Networks ที่มีสถาปัตยกรรมหลากหลายรูปแบบ หนึ่งในนั้นคือ Bayesian Neural Networks ซึ่งเป็นรูปแบบที่น่าสนใจและมีประสิทธิภาพสูง ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจ Bayesian Neural Networks พร้อมกับเรียนรู้วิธีการใช้งานผ่าน Markov Chain Monte Carlo (MCMC) ด้วยภาษา Python กัน

Bayesian Neural Networks คืออะไร

Bayesian Neural Networks (BNNs) คือ Neural Networks ที่ผสานแนวคิดเชิงสถิติแบบ Bayesian เข้ากับโครงสร้างของ Neural Networks แบบดั้งเดิม แทนที่จะกำหนดค่าพารามิเตอร์ (weights และ biases) ให้เป็นค่าคงที่ BNNs จะกำหนดค่าพารามิเตอร์เหล่านี้เป็นตัวแปรสุ่ม ซึ่งทำให้ BNNs สามารถแสดงถึงความไม่แน่นอนของแบบจำลองได้ดีกว่า และยังช่วยป้องกันปัญหา overfitting ได้อีกด้วย

Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

การฝึกฝน BNNs นั้นมีความซับซ้อนกว่า Neural Networks แบบดั้งเดิม เนื่องจากเราต้องประมาณค่าการแจกแจงความน่าจะเป็นหลัง (posterior distribution) ของพารามิเตอร์ทั้งหมด ซึ่งเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก MCMC เป็นวิธีหนึ่งที่นิยมใช้ในการประมาณค่าการแจกแจงความน่าจะเป็นหลัง โดยการสร้าง Markov Chain ที่มี stationary distribution เป็นเป้าหมายที่เราต้องการ

ตัวอย่างการใช้งานด้วย Python

เราสามารถใช้ไลบรารี่ Python เช่น PyMC3 หรือ TensorFlow Probability ในการสร้างและฝึกฝน BNNs ผ่าน MCMC ได้ ตัวอย่างโค้ดด้านล่างแสดงการสร้าง BNN ง่ายๆ สำหรับจำแนกข้อมูลแบบ binary classification ด้วย PyMC3:

import pymc3 as pm
import numpy as np

# ข้อมูลตัวอย่าง
X = np.random.randn(100, 2)
y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 0).astype(int)

# สร้างแบบจำลอง BNN
with pm.Model() as model:
    # priors สำหรับ weights และ biases
    w1 = pm.Normal("w1", mu=0, sigma=1, shape=(2, 10))
    b1 = pm.Normal("b1", mu=0, sigma=1, shape=(10,))
    w2 = pm.Normal("w2", mu=0, sigma=1, shape=(10, 1))
    b2 = pm.Normal("b2", mu=0, sigma=1)

    # กำหนดโครงสร้างของ Neural Network
    hidden = pm.math.tanh(pm.math.dot(X, w1) + b1)
    output = pm.math.sigmoid(pm.math.dot(hidden, w2) + b2)

    # likelihood function
    y_obs = pm.Bernoulli("y_obs", p=output, observed=y)

    # สุ่มตัวอย่างจาก posterior distribution ด้วย NUTS
    trace = pm.sample(2000, tune=1000)

ข้อดีของ Bayesian Neural Networks

BNNs นั้นมีข้อดีหลายประการเหนือกว่า Neural Networks แบบดั้งเดิม:

1. สามารถแสดงถึงความไม่แน่นอนของแบบจำลองได้ดีกว่า
2. ช่วยป้องกันปัญหา overfitting
3. สามารถใช้ข้อมูล prior knowledge ได้

สรุป

Bayesian Neural Networks เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก โดยการผสานแนวคิดเชิงสถิติแบบ Bayesian เข้ากับโครงสร้างของ Neural Networks เราสามารถสร้างแบบจำลองที่มีความยืดหยุ่นและน่าเชื่อถือมากขึ้นได้ บทความนี้นำเสนอเพียงพื้นฐานเบื้องต้นของ BNNs และ MCMC เท่านั้น ยังมีหัวข้อที่น่าสนใจอีกมากมายให้ศึกษาเพิ่มเติม เช่น variational inference และ Hamiltonian Monte Carlo

#BayesianNeuralNetworks #MCMC #Python #MachineLearning