Godinama je duboko učenje na naslovnicama u tehnologiji. A, jednostavno je razumjeti zašto.
Ova grana umjetne inteligencije transformira sektore u rasponu od zdravstva preko bankarstva do transporta, omogućavajući ranije nezamisliv napredak.
Duboko učenje je izgrađeno na skupu sofisticiranih algoritama koji uče da izdvajaju i predviđaju komplikovane obrasce iz ogromnih količina podataka.
U ovom postu ćemo pogledati 15 najboljih algoritama dubokog učenja, od konvolucijskih neuronskih mreža do generativnih suparničkih mreža do mreža dugotrajnog pamćenja.
Ovaj post će dati suštinski uvid u to da li ste a početnik ili stručnjak za duboko učenje.
1. Transformatorske mreže
Transformatorske mreže su se transformisale računarski vid i aplikacije za obradu prirodnog jezika (NLP). Oni analiziraju dolazne podatke i koriste procese pažnje kako bi uhvatili dugoročne odnose. To ih čini bržim od konvencionalnih modela od sekvence do sekvence.
Transformatorske mreže su prvi put opisane u publikaciji “Attention Is All You Need” autora Vaswanija et al.
Sastoje se od enkodera i dekodera (2017). Model transformatora je pokazao performanse u raznim NLP aplikacijama, uključujući analiza raspoloženja, kategorizacija teksta i mašinsko prevođenje.
Modeli zasnovani na transformatorima se takođe mogu koristiti u kompjuterskom vidu za aplikacije. Oni mogu obavljati prepoznavanje objekata i potpisivanja slika.
2. Mreže dugotrajne memorije (LSTM)
Mreže dugotrajne memorije (LSTM) su oblik neuronska mreža posebno napravljen za rukovanje sekvencijalnim unosom. Nazivaju se „dugoročnim kratkoročnim“ jer se mogu prisjetiti znanja iz davnih vremena, a istovremeno zaboravljati nepotrebne informacije.
LSTM-ovi rade kroz neke "kapije" koje upravljaju protokom informacija unutar mreže. Ovisno o tome da li se informacija ocijeni značajnom ili ne, ove kapije ih mogu propustiti ili spriječiti.
Ova tehnika omogućava LSTM-ima da se prisjete ili zaborave informacije iz prošlih vremenskih koraka, što je ključno za zadatke kao što su prepoznavanje govora, obrada prirodnog jezika i predviđanje vremenskih serija.
LSTM su izuzetno korisni u svakom slučaju kada imate sekvencijalne podatke koji se moraju procijeniti ili predvidjeti. Često se koriste u softveru za prepoznavanje glasa za pretvaranje izgovorenih riječi u tekst ili u berza analiza za predviđanje budućih cijena na osnovu prethodnih podataka.
3. Samoorganizirajuće karte (SOM)
SOM su neka vrsta vještačkog neuronska mreža koja može da uči i predstavljaju komplikovane podatke u niskodimenzionalnom okruženju. Metoda radi tako što transformiše visokodimenzionalne ulazne podatke u dvodimenzionalnu mrežu, pri čemu svaka jedinica ili neuron predstavlja drugačiji dio ulaznog prostora.
Neuroni su međusobno povezani i stvaraju topološku strukturu, omogućavajući im da uče i prilagođavaju se ulaznim podacima. Dakle, SOM se zasniva na učenju bez nadzora.
Algoritam nije potreban označeni podaci učiti od. Umjesto toga, koristi statističke karakteristike ulaznih podataka da otkrije obrasce i korelacije između varijabli.
Tokom faze treninga, neuroni se takmiče ko će biti najbolji pokazatelj ulaznih podataka. I oni se samoorganiziraju u smislenu strukturu. SOM-ovi imaju širok spektar aplikacija, uključujući prepoznavanje slika i govora, rudarenje podataka i prepoznavanje uzoraka.
Oni su korisni za vizualizacija komplikovanih podataka, grupiranje povezanih tačaka podataka i otkrivanje abnormalnosti ili odstupanja.
4. Duboko učenje s pojačanjem
duboko Učenje ojačanja je vrsta mašinskog učenja u kojoj je agent obučen da donosi odluke na osnovu sistema nagrađivanja. Funkcioniše tako što dozvoljava agentu da komunicira sa svojom okolinom i uči putem pokušaja i grešaka.
Agent je nagrađen za svaku akciju koju učini, a svrha mu je da nauči kako da optimizira svoje prednosti tokom vremena. Ovo se može koristiti za podučavanje agenata da igraju igrice, voze automobile, pa čak i da upravljaju robotima.
Q-Learning je dobro poznata metoda učenja dubokog pojačanja. On radi tako što procjenjuje vrijednost obavljanja određene radnje u određenom stanju i ažurira tu procjenu kako agent stupa u interakciju sa okruženjem.
Agent zatim koristi ove procjene kako bi odredio koja će radnja najvjerovatnije rezultirati najvećom nagradom. Q-Learning je korišten za edukaciju agenata da igraju Atari igre, kao i za poboljšanje korištenja energije u podatkovnim centrima.
Deep Q-Networks je još jedna poznata metoda učenja dubokog pojačanja (DQN). DQN-ovi su slični Q-učenju po tome što procjenjuju vrijednosti akcije koristeći duboku neuronsku mrežu, a ne tablicu.
To im omogućava da se nose sa ogromnim, komplikovanim postavkama uz brojne alternativne radnje. DQN-ovi su korišteni za obuku agenata da igraju igrice kao što su Go i Dota 2, kao i za stvaranje robota koji mogu naučiti hodati.
5. Rekurentne neuronske mreže (RNN)
RNN-ovi su vrsta neuronske mreže koja može obraditi sekvencijalne podatke uz zadržavanje internog stanja. Zamislite to poput osobe koja čita knjigu, gdje se svaka riječ probavlja u odnosu na one koje su došle prije nje.
RNN-ovi su stoga idealni za zadatke kao što su prepoznavanje govora, prevođenje jezika, pa čak i predviđanje sljedeće riječi u frazi.
RNN-ovi rade koristeći povratne petlje za povezivanje izlaza svakog vremenskog koraka nazad na ulaz sljedećeg vremenskog koraka. Ovo omogućava mreži da koristi informacije o prethodnim vremenskim koracima za informisanje o svojim predviđanjima za buduće vremenske korake. Nažalost, to također znači da su RNN-ovi podložni problemu nestajanja gradijenta, u kojem gradijenti koji se koriste za obuku postaju vrlo mali, a mreža se bori da nauči dugoročne odnose.
Uprkos ovom očiglednom ograničenju, RNN-ovi su našli upotrebu u širokom spektru aplikacija. Ove aplikacije uključuju obradu prirodnog jezika, prepoznavanje govora, pa čak i muzičku produkciju.
google Prevodilac, na primjer, koristi sistem zasnovan na RNN-u za prevođenje na više jezika, dok Siri, virtuelni asistent, koristi sistem zasnovan na RNN-u za otkrivanje glasa. RNN-ovi su također korišteni za predviđanje cijena dionica i stvaranje realističnog teksta i grafike.
6. Mreže kapsula
Capsule Networks je nova vrsta dizajna neuronske mreže koja može efikasnije identificirati obrasce i korelacije u podacima. Oni organiziraju neurone u "kapsule" koje kodiraju određene aspekte ulaza.
Na taj način mogu napraviti preciznija predviđanja. Mreže kapsula izvlače progresivno komplikovana svojstva iz ulaznih podataka upotrebom brojnih slojeva kapsula.
Tehnika Capsule Networks im omogućava da nauče hijerarhijske reprezentacije datog ulaza. Oni mogu ispravno kodirati prostorne veze između stavki unutar slike komunicirajući između kapsula.
Identifikacija objekata, segmentacija slike i obrada prirodnog jezika su sve aplikacije Capsule Networks.
Mreže kapsula imaju potencijal da se uposle autonomna vožnja tehnologije. Oni pomažu sistemu u prepoznavanju i razlikovanju stavki kao što su automobili, ljudi i saobraćajni znakovi. Ovi sistemi mogu izbjeći sudare davanjem preciznijih predviđanja o ponašanju objekata u njihovom okruženju.
7. Varijacijski automatski koderi (VAE)
VAE su oblik alata za duboko učenje koji se koristi za učenje bez nadzora. Kodiranjem podataka u prostor niže dimenzije, a zatim ih dekodiranjem natrag u originalni format, oni mogu naučiti da uočavaju obrasce u podacima.
Oni su poput mađioničara koji može pretvoriti zeca u šešir, a zatim ponovo u zeca! VAE-ovi su korisni za generiranje realističnih vizuala ili muzike. I mogu se koristiti za proizvodnju novih podataka koji su uporedivi sa originalnim podacima.
VAE su slični razbijačima tajnih šifri. Oni mogu otkriti temelj struktura podataka razlažući ga na jednostavnije delove, slično kao što se razlaže slagalica. Oni mogu koristiti te informacije da naprave nove podatke koji izgledaju kao originalni nakon što razvrstaju dijelove.
Ovo može biti zgodno za kompresiju ogromnih datoteka ili proizvodnju svježe grafike ili muzike u određenom stilu. VAE također mogu proizvesti svjež sadržaj, kao što su vijesti ili muzički tekstovi.
8. Generativne adversarijske mreže (GAN)
GAN (Generative Adversarial Networks) su oblik sistema dubokog učenja koji generiše nove podatke koji liče na original. Oni rade tako što obučavaju dvije mreže: generatorsku i diskriminatorsku mrežu.
Generator proizvodi nove podatke koji su uporedivi s originalnim.
I, diskriminator pokušava napraviti razliku između originalnih i kreiranih podataka. Dvije mreže su obučene u tandemu, pri čemu generator pokušava prevariti diskriminatora, a diskriminator pokušava ispravno identificirati originalne podatke.
Smatrajte GAN-ove križanjem između falsifikata i detektiva. Generator funkcionira slično kao i falsifikat, stvarajući nova umjetnička djela koja podsjećaju na original.
Diskriminator se ponaša kao detektiv, pokušavajući da napravi razliku između pravog umjetničkog djela i falsifikata. Dve mreže su obučene u tandemu, pri čemu se generator poboljšava u stvaranju verodostojnih lažnjaka i diskriminatorom u prepoznavanju.
GAN-ovi imaju nekoliko namjena, u rasponu od stvaranja realističnih slika ljudi ili životinja do stvaranja nove muzike ili pisanja. Mogu se koristiti i za povećanje podataka, što uključuje kombinovanje proizvedenih podataka sa stvarnim podacima kako bi se izgradio veći skup podataka za obuku modela mašinskog učenja.
9. Duboke Q-mreže (DQN)
Duboke Q-mreže (DQN) su neka vrsta algoritma za učenje uz potkrepljenje odlučivanja. Oni rade tako što uče Q-funkciju koja predviđa očekivanu nagradu za obavljanje određene radnje u određenom stanju.
Q-funkcija se podučava metodom pokušaja i grešaka, pri čemu algoritam pokušava različite akcije i uči iz ishoda.
Smatraj to kao a video igrica lik eksperimentira s raznim akcijama i otkriva koje od njih vode do uspjeha! DQN-ovi treniraju Q-funkciju koristeći duboku neuronsku mrežu, čineći ih efikasnim alatima za teške zadatke donošenja odluka.
Čak su pobijedili ljudske šampione u igrama kao što su Go i šah, kao i u robotici i samovozećim automobilima. Dakle, sve u svemu, DQN rade učeći iz iskustva kako bi vremenom poboljšali svoje vještine donošenja odluka.
10. Mreže radijalne baze (RBFN)
Mreže radijalnih osnovnih funkcija (RBFN) su vrsta neuronske mreže koja se koristi za aproksimaciju funkcija i obavljanje zadataka klasifikacije. Oni rade tako što transformišu ulazne podatke u višedimenzionalni prostor koristeći kolekciju radijalnih baznih funkcija.
Izlaz mreže je linearna kombinacija osnovnih funkcija, a svaka radijalna bazna funkcija predstavlja središnju točku u ulaznom prostoru.
RBFN su posebno efikasni u situacijama sa komplikovanim ulazno-izlaznim interakcijama i mogu se podučavati upotrebom širokog spektra tehnika, uključujući učenje pod nadzorom i bez nadzora. Korišćeni su za bilo šta, od finansijskih predviđanja preko prepoznavanja slike i govora do medicinske dijagnostike.
Zamislite RBFN kao GPS sistem koji koristi niz tačaka sidrišta da bi pronašao put preko izazovnog terena. Izlaz mreže je kombinacija sidrišnih tačaka, koje predstavljaju funkciju radijalne baze.
Možemo pretraživati složene informacije i generirati precizna predviđanja o tome kako će se scenarij ispostaviti korištenjem RBFN-ova.
11. Višeslojni perceptroni (MLP)
Tipičan oblik neuronske mreže nazvan višeslojni perceptron (MLP) koristi se za nadgledane zadatke učenja poput klasifikacije i regresije. Oni rade tako što slažu nekoliko slojeva povezanih čvorova, ili neurona, pri čemu svaki sloj nelinearno mijenja dolazne podatke.
U MLP-u, svaki neuron dobija ulaz od neurona u sloju ispod i šalje signal neuronima u sloju iznad. Izlaz svakog neurona je određen korištenjem aktivacijske funkcije, koja mreži daje nelinearnost.
Oni su sposobni naučiti sofisticirane reprezentacije ulaznih podataka jer mogu imati nekoliko skrivenih slojeva.
MLP-ovi su primijenjeni na različite zadatke, kao što su analiza osjećaja, otkrivanje prijevara i prepoznavanje glasa i slike. MLP-ovi se mogu uporediti sa grupom istražitelja koji zajedno rade na otkrivanju teškog slučaja.
Zajedno, oni mogu spojiti činjenice i riješiti zločin uprkos činjenici da svaki ima određenu oblast specijalnosti.
12. Konvolucionarne neuronske mreže (CNN)
Slike i video zapisi se obrađuju pomoću konvolucionih neuronskih mreža (CNN), oblika neuronske mreže. Oni funkcionišu tako što koriste skup filtera koji se mogu naučiti, ili kernela, za izdvajanje značajnih karakteristika iz ulaznih podataka.
Filteri klize preko ulazne slike, izvodeći konvolucije kako bi se napravila mapa karakteristika koja bilježi bitne aspekte slike.
Kako CNN mogu naučiti hijerarhijske reprezentacije karakteristika slike, one su posebno korisne u situacijama koje uključuju ogromne količine vizuelnih podataka. Nekoliko aplikacija ih je koristilo, kao što su detekcija objekata, kategorizacija slike i detekcija lica.
Zamislite CNN-a kao slikara koji koristi nekoliko četkica da stvori remek-djelo. Svaki kist je jezgro, a umjetnik može izgraditi složenu, realističnu sliku miješanjem više jezgri. Možemo izdvojiti značajne karakteristike iz fotografija i koristiti ih za precizno predviđanje sadržaja slike korištenjem CNN-a.
13. Mreže dubokog vjerovanja (DBN)
DBN-ovi su oblik neuronske mreže koja se koristi za zadatke učenja bez nadzora kao što su smanjenje dimenzionalnosti i učenje karakteristika. Oni funkcionišu tako što slažu nekoliko slojeva Restricted Boltzmann mašina (RBM), koje su dvoslojne neuronske mreže sposobne da nauče da rekonstituišu ulazne podatke.
DBN-ovi su veoma korisni za probleme sa visokodimenzionalnim podacima jer mogu naučiti kompaktno i efikasno predstavljanje ulaza. Korišćeni su za bilo šta, od prepoznavanja glasa preko kategorizacije slika do otkrivanja droga.
Na primjer, istraživači su koristili DBN kako bi procijenili afinitet vezivanja kandidata za lijekove za estrogenski receptor. DBN je bio obučen za zbirku hemijskih karakteristika i afiniteta vezivanja, i bio je u stanju da precizno predvidi afinitet vezivanja novih kandidata za lek.
Ovo naglašava upotrebu DBN-a u razvoju lijekova i drugim aplikacijama podataka visoke dimenzije.
14. Autoenkoderi
Autoenkoderi su neuronske mreže koje se koriste za nenadzirane zadatke učenja. Oni su namijenjeni za rekonstrukciju ulaznih podataka, što implicira da će naučiti da kodiraju informacije u kompaktnu reprezentaciju, a zatim ih dekodiraju natrag u originalni ulaz.
Autoenkoderi su veoma efikasni za kompresiju podataka, uklanjanje šuma i detekciju anomalija. Mogu se koristiti i za učenje karakteristika, gdje se kompaktna reprezentacija autoenkodera unosi u zadatak učenja pod nadzorom.
Smatrajte da su autoenkoderi učenici koji prave bilješke na času. Student sluša predavanje i na koncizan i efikasan način zapisuje najvažnije tačke.
Kasnije, učenik može proučiti i zapamtiti lekciju koristeći svoje bilješke. Autokoder, s druge strane, kodira ulazne podatke u kompaktnu reprezentaciju koja se kasnije može koristiti u različite svrhe kao što je otkrivanje anomalija ili kompresija podataka.
15. Ograničene Boltzmann mašine (RBM)
RBM (Restricted Boltzmann Machines) su vrsta generativne neuronske mreže koja se koristi za zadatke učenja bez nadzora. Sastoje se od vidljivog i skrivenog sloja, sa neuronima u svakom sloju, povezanim, ali ne unutar istog sloja.
RBM-ovi se treniraju korištenjem tehnike poznate kao kontrastivna divergencija, koja podrazumijeva promjenu težine između vidljivih i skrivenih slojeva kako bi se optimizirala vjerovatnoća podataka za obuku. RBM-ovi mogu stvoriti svježe podatke nakon što su obučeni uzorkovanjem iz naučene distribucije.
Prepoznavanje slike i govora, kolaborativno filtriranje i detekcija anomalija su sve aplikacije koje koriste RBM-ove. Oni su također korišteni u sistemima preporuka za kreiranje prilagođenih preporuka učenjem obrazaca iz ponašanja korisnika.
RBM-ovi su također korišteni u učenju karakteristika kako bi se stvorila kompaktna i efikasna reprezentacija visokodimenzionalnih podataka.
Zaključak i obećavajući razvoj na horizontu
Metode dubokog učenja, kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN), spadaju među najnaprednije pristupe umjetnoj inteligenciji. CNN-ovi su transformisali prepoznavanje slike i zvuka, dok su RNN-ovi značajno napredovali u obradi prirodnog jezika i sekvencijalnoj analizi podataka.
Sljedeći korak u evoluciji ovih pristupa vjerovatno će se fokusirati na poboljšanje njihove efikasnosti i skalabilnosti, omogućavajući im da analiziraju veće i složenije skupove podataka, kao i na poboljšanje njihove interpretabilnosti i sposobnosti da uče iz manje označenih podataka.
Duboko učenje ima mogućnost da omogući napredak u oblastima kao što su zdravstvo, finansije i autonomni sistemi kako napreduje.
Ostavite odgovor