Seit Jahren macht Deep Learning Schlagzeilen in der Technik. Und es ist einfach zu verstehen, warum.
Dieser Zweig der künstlichen Intelligenz verändert Sektoren, die vom Gesundheitswesen über das Bankwesen bis hin zum Transportwesen reichen, und ermöglicht bisher undenkbare Fortschritte.
Deep Learning basiert auf einer Reihe ausgeklügelter Algorithmen, die lernen, komplizierte Muster aus riesigen Datenmengen zu extrahieren und vorherzusagen.
Wir werden uns in diesem Beitrag die 15 besten Deep-Learning-Algorithmen ansehen, von Convolutional Neural Networks über Generative Adversarial Networks bis hin zu Long-Short-Term-Memory-Netzwerken.
Dieser Beitrag gibt wesentliche Einblicke darüber, ob Sie a Anfänger oder Experte für Deep Learning.
1. Transformatornetzwerke
Transformer-Netzwerke haben sich gewandelt Computer Vision und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie analysieren eingehende Daten und setzen Aufmerksamkeitsprozesse ein, um weiträumige Zusammenhänge zu erfassen. Dadurch sind sie schneller als herkömmliche Sequenz-zu-Sequenz-Modelle.
Transformatornetzwerke wurden erstmals in der Veröffentlichung „Attention Is All You Need“ von Vaswani et al. beschrieben.
Sie bestehen aus einem Encoder und einem Decoder (2017). Das Transformer-Modell hat seine Leistung in einer Vielzahl von NLP-Anwendungen unter Beweis gestellt, darunter Sentiment-Analyse, Textkategorisierung und maschinelle Übersetzung.
Transformer-basierte Modelle können auch in Computer Vision für Anwendungen verwendet werden. Sie können Objekterkennung und Bildbeschriftung durchführen.
2. Lange Kurzzeitgedächtnisnetzwerke (LSTMs)
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) sind eine Form von neuronale Netzwerk speziell für sequentielle Eingaben gebaut. Sie werden als „Long Short Term“ bezeichnet, weil sie Wissen aus einer langen Zeit abrufen und gleichzeitig unnötige Informationen vergessen können.
LSTMs funktionieren durch einige „Tore“, die den Informationsfluss innerhalb des Netzwerks steuern. Je nachdem, ob die Informationen als signifikant eingestuft werden oder nicht, können diese Tore sie entweder hereinlassen oder verhindern.
Diese Technik ermöglicht es LSTMs, Informationen aus vergangenen Zeitschritten abzurufen oder zu vergessen, was für Aufgaben wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Zeitreihenvorhersage von entscheidender Bedeutung ist.
LSTMs sind überall dort von großem Nutzen, wo sequentielle Daten ausgewertet oder prognostiziert werden müssen. Sie werden häufig in Spracherkennungssoftware verwendet, um gesprochene Wörter in Text umzuwandeln oder in Börse Analyse zur Vorhersage zukünftiger Preise auf der Grundlage früherer Daten.
3. Selbstorganisierende Karten (SOMs)
SOMs sind eine Art künstlich neuronales Netz, das lernen kann und stellen komplizierte Daten in einer niedrigdimensionalen Umgebung dar. Das Verfahren arbeitet, indem es hochdimensionale Eingabedaten in ein zweidimensionales Gitter umwandelt, wobei jede Einheit oder jedes Neuron einen anderen Teil des Eingaberaums darstellt.
Die Neuronen sind miteinander verbunden und bilden eine topologische Struktur, die es ihnen ermöglicht, zu lernen und sich an die Eingabedaten anzupassen. SOM basiert also auf unüberwachtem Lernen.
Der Algorithmus braucht nicht beschriftete Daten zu lernen. Stattdessen verwendet es die statistischen Merkmale der Eingabedaten, um Muster und Korrelationen zwischen den Variablen zu entdecken.
Während der Trainingsphase konkurrieren Neuronen darum, der beste Hinweis auf die Eingabedaten zu sein. Und sie organisieren sich selbst zu einer sinnvollen Struktur. SOMs haben ein breites Anwendungsspektrum, darunter Bild- und Spracherkennung, Data Mining und Mustererkennung.
Sie sind nützlich für Visualisierung komplizierter Daten, Gruppieren verwandter Datenpunkte und Erkennen von Anomalien oder Ausreißern.
4. Tiefes Verstärkungslernen
Tief Verstärkung lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Agent darauf trainiert wird, Entscheidungen auf der Grundlage eines Belohnungssystems zu treffen. Es funktioniert, indem es den Agenten mit seiner Umgebung interagieren und durch Versuch und Irrtum lernen lässt.
Der Agent wird für jede Aktion, die er ausführt, belohnt, und sein Ziel ist es, zu lernen, wie er seine Vorteile im Laufe der Zeit optimieren kann. Dies kann verwendet werden, um Agenten beizubringen, Spiele zu spielen, Autos zu fahren und sogar Roboter zu verwalten.
Q-Learning ist eine bekannte Deep-Reinforcement-Learning-Methode. Es funktioniert, indem es den Wert einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand bewertet und diese Schätzung aktualisiert, wenn der Agent mit der Umgebung interagiert.
Der Agent verwendet dann diese Schätzungen, um zu bestimmen, welche Aktion am wahrscheinlichsten zu der größten Belohnung führt. Q-Learning wurde verwendet, um Agenten das Spielen von Atari-Spielen beizubringen und den Energieverbrauch in Rechenzentren zu verbessern.
Deep Q-Networks ist eine weitere bekannte Methode des Deep Reinforcement Learning (DQN). DQNs ähneln Q-Learning insofern, als sie Aktionswerte mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks und nicht anhand einer Tabelle schätzen.
Dies ermöglicht es ihnen, riesige, komplizierte Einstellungen mit zahlreichen alternativen Aktionen zu bewältigen. DQNs wurden verwendet, um Agenten darin zu schulen, Spiele wie Go und Dota 2 zu spielen, und um Roboter zu entwickeln, die laufen lernen können.
5. Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs)
RNNs sind eine Art neuronales Netzwerk, das sequentielle Daten verarbeiten kann, während es einen internen Zustand beibehält. Betrachten Sie es ähnlich wie bei einer Person, die ein Buch liest, wo jedes Wort in Bezug auf die vorangegangenen verdaut wird.
RNNs sind daher ideal für Aufgaben wie Spracherkennung, Sprachübersetzung und sogar die Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz.
RNNs arbeiten mit Rückkopplungsschleifen, um den Ausgang jedes Zeitschritts mit dem Eingang des nächsten Zeitschritts zu verbinden. Dies ermöglicht es dem Netzwerk, frühere Zeitschrittinformationen zu verwenden, um seine Vorhersagen für zukünftige Zeitschritte zu informieren. Leider bedeutet dies auch, dass RNNs anfällig für das Problem des verschwindenden Gradienten sind, bei dem die für das Training verwendeten Gradienten sehr klein werden und das Netzwerk Schwierigkeiten hat, langfristige Beziehungen zu lernen.
Trotz dieser offensichtlichen Einschränkung haben RNNs Verwendung in einem breiten Bereich von Anwendungen gefunden. Zu diesen Anwendungen gehören die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Spracherkennung und sogar die Musikproduktion.
Google Translateverwendet beispielsweise ein RNN-basiertes System, um sprachübergreifend zu übersetzen, während Siri, der virtuelle Assistent, ein RNN-basiertes System zur Spracherkennung verwendet. RNNs wurden auch verwendet, um Aktienkurse vorherzusagen und realistische Texte und Grafiken zu erstellen.
6. Kapselnetzwerke
Capsule Networks ist eine neue Art von neuronalem Netzwerkdesign, das Muster und Korrelationen in Daten effektiver erkennen kann. Sie organisieren Neuronen in „Kapseln“, die bestimmte Aspekte einer Eingabe codieren.
Auf diese Weise können sie genauere Vorhersagen treffen. Kapselnetzwerke extrahieren zunehmend kompliziertere Eigenschaften aus Eingabedaten, indem sie zahlreiche Schichten von Kapseln verwenden.
Die Technik von Capsule Networks ermöglicht es ihnen, hierarchische Darstellungen der gegebenen Eingabe zu lernen. Sie können räumliche Verbindungen zwischen Objekten in einem Bild richtig codieren, indem sie zwischen Kapseln kommunizieren.
Objektidentifikation, Bildsegmentierung und Verarbeitung natürlicher Sprache sind alles Anwendungen von Capsule Networks.
Kapselnetzwerke haben das Potenzial, in eingesetzt zu werden autonomes Fahren Technologien. Sie unterstützen das System bei der Erkennung und Unterscheidung von Objekten wie Autos, Personen und Verkehrszeichen. Diese Systeme können Kollisionen vermeiden, indem sie genauere Vorhersagen über das Verhalten von Objekten in ihrer Umgebung treffen.
7. Variations-Autoencoder (VAEs)
VAEs sind eine Art Deep-Learning-Tool, das für unüberwachtes Lernen verwendet wird. Indem sie Daten in einen niederdimensionalen Raum codieren und sie dann wieder in das ursprüngliche Format decodieren, können sie lernen, Muster in Daten zu erkennen.
Sie sind wie ein Zauberer, der ein Kaninchen in einen Hut und dann wieder in einen Hasen verwandeln kann! VAEs sind vorteilhaft für die Erzeugung realistischer Bilder oder Musik. Und sie können verwendet werden, um neue Daten zu erzeugen, die mit den Originaldaten vergleichbar sind.
VAEs ähneln geheimen Codebrechern. Sie können die zugrunde liegenden erkennen Struktur der Daten indem Sie es in einfachere Teile zerlegen, ähnlich wie ein Puzzle zerlegt wird. Sie können diese Informationen verwenden, um neue Daten zu erstellen, die wie das Original aussehen, nachdem sie die Teile aussortiert haben.
Dies kann praktisch sein, um riesige Dateien zu komprimieren oder frische Grafiken oder Musik in einem bestimmten Stil zu produzieren. VAEs können auch neue Inhalte wie Nachrichten oder Musiktexte produzieren.
8. Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs (Generative Adversarial Networks) sind eine Form eines Deep-Learning-Systems, das neue Daten generiert, die dem Original ähneln. Sie arbeiten, indem sie zwei Netzwerke trainieren: ein Generator- und ein Diskriminatornetzwerk.
Der Generator erzeugt neue Daten, die mit dem Original vergleichbar sind.
Und der Diskriminator versucht, zwischen den ursprünglichen und den erzeugten Daten zu unterscheiden. Die beiden Netzwerke werden gemeinsam trainiert, wobei der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator versucht, die Originaldaten richtig zu identifizieren.
Betrachten Sie GANs als eine Mischung aus Fälscher und Detektiv. Der Generator funktioniert ähnlich wie ein Fälscher und produziert neue Kunstwerke, die dem Original ähneln.
Der Diskriminator fungiert als Detektiv und versucht, zwischen echtem Kunstwerk und Fälschung zu unterscheiden. Die beiden Netzwerke werden gemeinsam trainiert, wobei der Generator besser darin wird, plausible Fälschungen zu erstellen, und der Diskriminator darin, sie zu erkennen.
GANs haben mehrere Verwendungszwecke, die von der Erstellung realistischer Bilder von Menschen oder Tieren bis zur Erstellung neuer Musik oder des Schreibens reichen. Sie können auch zur Datenerweiterung verwendet werden, bei der produzierte Daten mit realen Daten kombiniert werden, um einen größeren Datensatz zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen zu erstellen.
9. Tiefe Q-Netzwerke (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) sind eine Art Reinforcement-Learning-Algorithmus zur Entscheidungsfindung. Sie arbeiten, indem sie eine Q-Funktion lernen, die die erwartete Belohnung für das Ausführen einer bestimmten Aktion unter einer bestimmten Bedingung vorhersagt.
Die Q-Funktion wird durch Versuch und Irrtum gelehrt, wobei der Algorithmus verschiedene Aktionen versucht und aus den Ergebnissen lernt.
Betrachten Sie es wie ein Telespiel Charakter, der mit verschiedenen Aktionen experimentiert und herausfindet, welche zum Erfolg führen! DQNs trainieren die Q-Funktion mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks und sind damit effektive Werkzeuge für schwierige Entscheidungsaufgaben.
Sie haben sogar menschliche Champions in Spielen wie Go und Schach sowie in der Robotik und selbstfahrenden Autos besiegt. Alles in allem arbeiten DQNs also, indem sie aus Erfahrung lernen, um ihre Entscheidungsfähigkeiten im Laufe der Zeit zu verbessern.
10. Radiale Basisfunktionsnetzwerke (RBFNs)
Radiale Basisfunktionsnetzwerke (RBFNs) sind eine Art neuronales Netzwerk, das verwendet wird, um Funktionen zu approximieren und Klassifizierungsaufgaben durchzuführen. Sie arbeiten, indem sie die Eingabedaten unter Verwendung einer Sammlung radialer Basisfunktionen in einen höherdimensionalen Raum transformieren.
Die Ausgabe des Netzwerks ist eine lineare Kombination der Basisfunktionen, und jede radiale Basisfunktion repräsentiert einen Mittelpunkt im Eingaberaum.
RBFNs sind besonders effektiv in Situationen mit komplizierten Input-Output-Interaktionen und können mit einer Vielzahl von Techniken gelehrt werden, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen. Sie wurden für alles Mögliche verwendet, von Finanzprognosen über Bild- und Spracherkennung bis hin zu medizinischer Diagnostik.
Betrachten Sie RBFNs als ein GPS-System, das eine Reihe von Ankerpunkten verwendet, um seinen Weg durch schwieriges Gelände zu finden. Die Ausgabe des Netzwerks ist eine Kombination der Ankerpunkte, die für die radialen Basisfunktionen stehen.
Mithilfe von RBFNs können wir komplizierte Informationen durchsuchen und präzise Vorhersagen darüber treffen, wie sich ein Szenario entwickeln wird.
11. Mehrschichtige Perzeptrons (MLPs)
Eine typische Form eines neuronalen Netzwerks namens Multilayer Perceptron (MLP) wird für überwachte Lernaufgaben wie Klassifizierung und Regression verwendet. Sie arbeiten, indem sie mehrere Schichten verknüpfter Knoten oder Neuronen stapeln, wobei jede Schicht die eingehenden Daten nichtlinear verändert.
In einem MLP erhält jedes Neuron Eingaben von den Neuronen in der darunter liegenden Schicht und sendet ein Signal an die Neuronen in der darüber liegenden Schicht. Die Ausgabe jedes Neurons wird unter Verwendung einer Aktivierungsfunktion bestimmt, die dem Netzwerk Nichtlinearität verleiht.
Sie sind in der Lage, anspruchsvolle Darstellungen der Eingabedaten zu lernen, da sie mehrere verborgene Schichten haben können.
MLPs wurden auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet, wie z. B. Stimmungsanalyse, Betrugserkennung und Sprach- und Bilderkennung. MLPs können mit einer Gruppe von Ermittlern verglichen werden, die zusammenarbeiten, um einen schwierigen Fall zu lösen.
Zusammen können sie die Fakten zusammensetzen und das Verbrechen aufklären, obwohl jeder ein bestimmtes Spezialgebiet hat.
12. Faltungs-Neuronale Netze (CNNs)
Bilder und Videos werden mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs), einer Form von neuronalen Netzwerken, verarbeitet. Sie funktionieren, indem sie eine Reihe von lernbaren Filtern oder Kerneln verwenden, um signifikante Merkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.
Die Filter gleiten über das Eingabebild und führen Faltungen aus, um eine Merkmalskarte zu erstellen, die wesentliche Aspekte des Bildes erfasst.
Da CNNs in der Lage sind, hierarchische Darstellungen der Bildeigenschaften zu lernen, sind sie besonders hilfreich für Situationen mit enormen Mengen an visuellen Daten. Mehrere Anwendungen haben davon Gebrauch gemacht, wie z. B. Objekterkennung, Bildkategorisierung und Gesichtserkennung.
Betrachten Sie CNNs als einen Maler, der mehrere Pinsel verwendet, um ein Meisterwerk zu schaffen. Jeder Pinsel ist ein Kern, und der Künstler kann ein komplexes, realistisches Bild aufbauen, indem er viele Kerne mischt. Wir können signifikante Merkmale aus Fotos extrahieren und sie verwenden, um den Inhalt des Bildes durch die Verwendung von CNNs genau vorherzusagen.
13. Deep Belief Networks (DBNs)
DBNs sind eine Form von neuronalen Netzwerken, die für unüberwachte Lernaufgaben wie Dimensionsreduktion und Merkmalslernen verwendet werden. Sie funktionieren, indem sie mehrere Schichten von Restricted Boltzmann Machines (RBMs) stapeln, bei denen es sich um zweischichtige neuronale Netze handelt, die lernen können, Eingabedaten wiederherzustellen.
DBNs sind sehr vorteilhaft für hochdimensionale Datenprobleme, da sie eine kompakte und effiziente Darstellung der Eingabe lernen können. Sie wurden für alles Mögliche eingesetzt, von der Spracherkennung über die Bildkategorisierung bis hin zur Arzneimittelentdeckung.
Forscher setzten beispielsweise ein DBN ein, um die Bindungsaffinität von Medikamentenkandidaten an den Östrogenrezeptor abzuschätzen. Das DBN wurde auf eine Sammlung von chemischen Eigenschaften und Bindungsaffinitäten trainiert und war in der Lage, die Bindungsaffinität von neuartigen Arzneimittelkandidaten genau vorherzusagen.
Dies unterstreicht die Verwendung von DBNs in der Arzneimittelentwicklung und anderen hochdimensionalen Datenanwendungen.
14. Autoencoder
Autoencoder sind neuronale Netze, die für unüberwachte Lernaufgaben verwendet werden. Sie sollen die Eingabedaten rekonstruieren, was bedeutet, dass sie lernen, die Informationen in eine kompakte Darstellung zu codieren und sie dann wieder in die ursprüngliche Eingabe zu decodieren.
Autoencoder sind sehr effektiv für die Datenkomprimierung, Rauschunterdrückung und Anomalieerkennung. Sie können auch für Feature Learning verwendet werden, bei dem die kompakte Darstellung des Autoencoders in eine überwachte Lernaufgabe eingespeist wird.
Betrachten Sie Autoencoder als Schüler, die im Unterricht Notizen machen. Der Student hört sich die Vorlesung an und notiert kurz und effizient die relevantesten Punkte.
Später kann der Schüler die Lektion unter Verwendung seiner Notizen studieren und sich daran erinnern. Ein Autoencoder hingegen codiert die Eingabedaten in eine kompakte Darstellung, die anschließend für verschiedene Zwecke wie Anomalieerkennung oder Datenkomprimierung verwendet werden kann.
15. Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen (RBMs)
RBMs (Restricted Boltzmann Machines) sind eine Art generatives neuronales Netzwerk, das für unüberwachte Lernaufgaben verwendet wird. Sie bestehen aus einer sichtbaren Schicht und einer verborgenen Schicht mit Neuronen in jeder Schicht, die miteinander verbunden sind, sich aber nicht in derselben Schicht befinden.
RBMs werden mit einer als kontrastive Divergenz bekannten Technik trainiert, bei der die Gewichtungen zwischen den sichtbaren und verborgenen Schichten geändert werden, um die Wahrscheinlichkeit der Trainingsdaten zu optimieren. RBMs können neue Daten erzeugen, nachdem sie durch Stichproben aus der erlernten Verteilung trainiert wurden.
Bild- und Spracherkennung, kollaboratives Filtern und Anomalieerkennung sind alles Anwendungen, die RBMs eingesetzt haben. Sie wurden auch in Empfehlungssystemen verwendet, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen, indem sie Muster aus dem Benutzerverhalten lernen.
RBMs wurden auch beim Feature-Lernen verwendet, um eine kompakte und effiziente Darstellung hochdimensionaler Daten zu erstellen.
Zusammenfassung und vielversprechende Entwicklungen am Horizont
Deep-Learning-Methoden wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) gehören zu den fortschrittlichsten Ansätzen der künstlichen Intelligenz. CNNs haben die Bild- und Audioerkennung verändert, während RNNs erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und der sequentiellen Datenanalyse gemacht haben.
Der nächste Schritt in der Entwicklung dieser Ansätze wird sich wahrscheinlich auf die Verbesserung ihrer Effizienz und Skalierbarkeit konzentrieren, um ihnen die Analyse größerer und komplizierterer Datensätze zu ermöglichen sowie ihre Interpretierbarkeit und Fähigkeit, aus weniger gekennzeichneten Daten zu lernen, zu verbessern.
Deep Learning hat die Möglichkeit, in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomen Systemen Durchbrüche zu ermöglichen, wenn es voranschreitet.
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