СРАВНЕНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: РАЗЛИЧИЯ И ПРЕИМУЩЕСТВА

COMPARISON OF BAYESIAN NETWORKS AND NEURAL NETWORKS: DIFFERENCES AND ADVANTAGES

Yerlanuly Adilet

Student, School of Information Technology and Engineering, Astana International University,

Kazakhstan, Astana

АННОТАЦИЯ

В этой статье проводится сравнительный анализ Байесовских и нейронных сетей, их архитектур, методов обучения, интерпретируемости, применения в условиях неопределенности и вычислительной эффективности. Основное внимание уделено преимуществам каждой методики и рекомендациям по выбору подходящей модели в зависимости от конкретной задачи. Исследование базируется на актуальных примерах применения, таких как диагностика заболеваний, финансовый анализ и рекомендательные системы.

ABSTRACT

This article provides a comparative analysis of Bayesian and neural networks, focusing on their architectures, training methods, interpretability, handling of uncertainty, and computational efficiency. Special emphasis is placed on the advantages of each method and recommendations for choosing the appropriate model based on specific tasks. The study includes relevant application examples in fields such as disease diagnosis, financial analysis, and recommendation systems.

Ключевые слова: байесовские сети, нейронные сети, машинное обучение, причинно-следственные связи, интерпретируемость, прогнозирование, неопределенность, искусственный интеллект.

Keywords: bayesian networks, neural networks, machine learning, causal relationships, interpretability, prediction, uncertainty, artificial intelligence.

В последние годы наблюдается значительный рост интереса к методам машинного обучения, таким как Байесовские сети и нейронные сети. Обе методологии широко используются в различных областях, таких как медицинская диагностика, экономический анализ, и рекомендательные системы. Несмотря на схожую цель — анализ данных и прогнозирование, — Байесовские и нейронные сети имеют ряд фундаментальных отличий в своей архитектуре, принципах работы и применении.

Байесовские сети основаны на принципах вероятностного моделирования и теоремы Байеса. Они представляют собой ориентированный ациклический граф (DAG), где узлы — это переменные, а дуги — условные зависимости между ними. Основная задача Байесовской сети заключается в моделировании причинно-следственных связей и оценке вероятности событий на основе исходных данных.

Нейронные сети, напротив, заимствуют принципы биологических нейронов и направлены на минимизацию функции потерь путем обучения весов через обратное распространение ошибки (backpropagation). Архитектура нейронных сетей имеет иерархическую структуру, где каждый слой строит абстракцию на основе предыдущего.

Одним из ключевых отличий между Байесовскими и нейронными сетями является процесс обучения и интерпретируемость моделей.

Обучение в Байесовских сетях происходит путем оценки условных вероятностей и применения методов, таких как максимизация правдоподобия и ожидания-максимизации (EM-алгоритм). Модели Байесовских сетей зачастую требуют меньше данных для обучения и устойчивы к недостатку данных, так как используют априорную информацию.

Обучение нейронных сетей осуществляется с помощью градиентного спуска, что требует значительных объемов данных и вычислительных ресурсов. Хотя нейронные сети могут достигать высокой точности, интерпретируемость их результатов остается проблемой, так как сложно понять, какие факторы влияют на выходное значение.

Таблица 1.

Ключевые различия и особенности двух моделей

Интерпретируемость — важный аспект, особенно в тех приложениях, где требуется объяснение причин и последствий определенных выводов.

Байесовские сети более интерпретируемы благодаря своей причинно-следственной структуре, где связи между переменными явным образом отражают вероятностные зависимости. Это позволяет визуализировать и объяснять процесс принятия решений, что особенно полезно в медицинской диагностике и других областях, требующих прозрачности.

Нейронные сети часто называют «черными ящиками», так как сложно установить прямую связь между входными и выходными данными. В последнее время развиваются методы, такие как LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) и SHAP (SHapley Additive exPlanations), чтобы повысить объяснимость нейронных сетей, но они не обладают той же причинно-следственной связью, как Байесовские сети.

Выбор между Байесовскими и нейронными сетями также зависит от вычислительных затрат и ограничений.

Байесовские сети требуют меньше вычислительных ресурсов при работе с ограниченным объемом данных, особенно при наличии априорной информации. Тем не менее, сложность сети увеличивает требования к вычислительной мощности, что может затруднить работу с большим числом переменных и связей.

Нейронные сети, особенно глубокие модели, требуют значительных вычислительных ресурсов, поскольку процесс обучения включает многочисленные итерации. Несмотря на это, нейронные сети эффективны при обработке больших объемов данных и могут быть оптимизированы с помощью графических процессоров (GPU).

Рисунок 1. График сложности модели и объема данных

Байесовские сети и нейронные сети по-разному подходят к обработке неопределенности.

Байесовские сети могут непосредственно моделировать неопределенность благодаря вероятностной природе. Они позволяют вычислять условные вероятности и представлять разные сценарии, что делает их ценными для задач прогнозирования, диагностики и принятия решений в условиях риска.

Нейронные сети требуют специальных методов, таких как дропаут или использование байесовских нейронных сетей, чтобы учитывать неопределенность. Однако это усложняет процесс и требует дополнительных вычислительных ресурсов.

В медицине Байесовские сети часто применяются для оценки рисков и диагностических решений, так как интерпретируемость модели помогает врачам лучше понимать вероятные исходы. Нейронные сети широко используются для классификации изображений и анализа естественного языка, где высокая точность имеет первостепенное значение.

Выбор между Байесовскими и нейронными сетями зависит от конкретной задачи. Если требуется интерпретируемая модель для работы с неопределенными данными, Байесовские сети являются предпочтительным выбором. Однако для задач, где интерпретируемость менее важна, а требуется высокая точность при больших объемах данных, нейронные сети становятся оптимальным вариантом.

Список литературы:

1. Murphy, K. P. Probabilistic Machine Learning: An Introduction. Cambridge: MIT Press, 2022. — 1096 с.
2. Zhang, F., & Liu, Y. (2023). Uncertainty Representation in Neural Networks: Recent Advances and Applications. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(4), 892-905.
3. Johnson, L., & Cheng, S. (2022). Comparative Analysis of Bayesian and Neural Network Models in Risk Assessment. Computational Intelligence Journal, 40(3), 123-139.
4. Koller, D., & Friedman, N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. Cambridge: MIT Press, 2018. — 1280 с.
5. Kim, J., & Cho, K. (2023). Interpretable Machine Learning with Bayesian Approaches. Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning, 1023-1030.