Για χρόνια, η βαθιά μάθηση έχει γίνει πρωτοσέλιδο στην τεχνολογία. Και, είναι απλό να καταλάβουμε γιατί.
Αυτός ο κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης μεταμορφώνει τομείς που κυμαίνονται από την υγειονομική περίθαλψη έως τις τράπεζες και τις μεταφορές, επιτρέποντας προηγούμενες αδιανόητες εξελίξεις.
Η βαθιά μάθηση βασίζεται σε ένα σύνολο εξελιγμένων αλγορίθμων που μαθαίνουν να εξάγουν και να προβλέπουν περίπλοκα μοτίβα από τεράστιους όγκους δεδομένων.
Θα εξετάσουμε τους καλύτερους 15 αλγόριθμους βαθιάς εκμάθησης σε αυτήν την ανάρτηση, από Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα έως Γενετικά Αντίπαλα Δίκτυα έως δίκτυα Μακροπρόθεσμης Μνήμης.
Αυτή η ανάρτηση θα δώσει ουσιαστικές πληροφορίες για το αν είστε α αρχάριος ή ειδικός στη βαθιά μάθηση.
1. Δίκτυα Μετασχηματιστών
Τα δίκτυα μετασχηματιστών έχουν μεταμορφωθεί όραση υπολογιστή και εφαρμογές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP). Αναλύουν τα εισερχόμενα δεδομένα και χρησιμοποιούν διαδικασίες προσοχής για να καταγράφουν σχέσεις μακράς εμβέλειας. Αυτό τα καθιστά πιο γρήγορα από τα συμβατικά μοντέλα αλληλουχίας σε ακολουθία.
Τα δίκτυα μετασχηματιστών περιγράφηκαν για πρώτη φορά στη δημοσίευση «Attention Is All You Need» από τους Vaswani et al.
Αποτελούνται από έναν κωδικοποιητή και έναν αποκωδικοποιητή (2017). Το μοντέλο μετασχηματιστή έχει επιδείξει απόδοση σε μια ποικιλία εφαρμογών NLP, συμπεριλαμβανομένων Ανάλυση συναίσθημα, κατηγοριοποίηση κειμένου και αυτόματη μετάφραση.
Τα μοντέλα που βασίζονται σε μετασχηματιστές μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν στην όραση υπολογιστών για εφαρμογές. Μπορούν να εκτελέσουν αναγνώριση αντικειμένων και λεζάντες εικόνων.
2. Δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM)
Τα δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) είναι μια μορφή νευρικό σύστημα ειδικά κατασκευασμένο για να χειρίζεται διαδοχική είσοδο. Αναφέρονται ως «μακροπρόθεσμα βραχυπρόθεσμα» επειδή μπορούν να ανακαλέσουν γνώσεις από πολύ παλιά, ενώ παράλληλα ξεχνούν περιττές πληροφορίες.
Τα LSTM λειτουργούν μέσω κάποιων «πυλών» που διέπουν τη ροή πληροφοριών μέσα στο δίκτυο. Ανάλογα με το αν οι πληροφορίες κρίνονται σημαντικές ή όχι, αυτές οι πύλες μπορούν είτε να τις αφήσουν μέσα είτε να τις αποτρέψουν.
Αυτή η τεχνική επιτρέπει στα LSTM να ανακαλούν ή να ξεχνούν πληροφορίες από προηγούμενα χρονικά βήματα, κάτι που είναι κρίσιμο για εργασίες όπως η αναγνώριση ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η πρόβλεψη χρονοσειρών.
Τα LSTM είναι εξαιρετικά ωφέλιμα σε κάθε περίπτωση που έχετε διαδοχικά δεδομένα που πρέπει να αξιολογηθούν ή να προβλεφθούν. Συχνά χρησιμοποιούνται σε λογισμικό αναγνώρισης φωνής για τη μετατροπή προφορικών λέξεων σε κείμενο ή σε χρηματιστηριακή αγορά ανάλυση για την πρόβλεψη μελλοντικών τιμών με βάση προηγούμενα δεδομένα.
3. Αυτοοργάνωση χαρτών (SOM)
Τα SOM είναι ένα είδος τεχνητού νευρωνικό δίκτυο που μπορεί να μάθει και αντιπροσωπεύουν περίπλοκα δεδομένα σε περιβάλλον χαμηλών διαστάσεων. Η μέθοδος λειτουργεί μετατρέποντας δεδομένα εισόδου υψηλών διαστάσεων σε ένα δισδιάστατο πλέγμα, με κάθε μονάδα ή νευρώνα να αντιπροσωπεύει ένα διαφορετικό μέρος του χώρου εισόδου.
Οι νευρώνες συνδέονται μεταξύ τους και δημιουργούν μια τοπολογική δομή, επιτρέποντάς τους να μαθαίνουν και να προσαρμόζονται στα δεδομένα εισόδου. Έτσι, το SOM βασίζεται σε μάθηση χωρίς επίβλεψη.
Ο αλγόριθμος δεν χρειάζεται επισημασμένα δεδομένα να μάθουν από. Αντίθετα, χρησιμοποιεί τα στατιστικά χαρακτηριστικά των δεδομένων εισόδου για να ανακαλύψει μοτίβα και συσχετισμούς μεταξύ των μεταβλητών.
Κατά τη διάρκεια του σταδίου εκπαίδευσης, οι νευρώνες ανταγωνίζονται για να είναι η καλύτερη ένδειξη των δεδομένων εισόδου. Και, αυτο-οργανώνονται σε μια ουσιαστική δομή. Τα SOM έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η εξόρυξη δεδομένων και η αναγνώριση προτύπων.
Είναι χρήσιμα για οπτικοποίηση περίπλοκων δεδομένων, ομαδοποίηση σχετικών σημείων δεδομένων και ανίχνευση ανωμαλιών ή ακραίων στοιχείων.
4. Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση
Βαθύς Μάθηση Ενίσχυσης είναι ένα είδος μηχανικής μάθησης στο οποίο ένας πράκτορας εκπαιδεύεται να λαμβάνει αποφάσεις με βάση ένα σύστημα ανταμοιβής. Λειτουργεί αφήνοντας τον πράκτορα να αλληλεπιδρά με το περιβάλλον του και να μαθαίνει μέσω δοκιμής και λάθους.
Ο πράκτορας ανταμείβεται για κάθε ενέργεια που κάνει και σκοπός του είναι να μάθει πώς να βελτιστοποιεί τα οφέλη του με την πάροδο του χρόνου. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να διδάξει τους πράκτορες να παίζουν παιχνίδια, να οδηγούν αυτοκίνητα, ακόμη και να διαχειρίζονται ρομπότ.
Το Q-Learning είναι μια πολύ γνωστή μέθοδος Deep Reinforcement Learning. Λειτουργεί αξιολογώντας την αξία της εκτέλεσης μιας συγκεκριμένης ενέργειας σε μια συγκεκριμένη κατάσταση και ενημερώνοντας αυτήν την εκτίμηση καθώς ο παράγοντας αλληλεπιδρά με το περιβάλλον.
Στη συνέχεια, ο πράκτορας χρησιμοποιεί αυτές τις εκτιμήσεις για να προσδιορίσει ποια ενέργεια είναι πιο πιθανό να οδηγήσει στη μεγαλύτερη ανταμοιβή. Το Q-Learning έχει χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση των πρακτόρων να παίζουν παιχνίδια Atari, καθώς και για τη βελτίωση της χρήσης ενέργειας σε κέντρα δεδομένων.
Το Deep Q-Networks είναι μια άλλη διάσημη μέθοδος Deep Reinforcement Learning (DQN). Τα DQN είναι παρόμοια με το Q-Learning καθώς εκτιμούν τις τιμές ενεργειών χρησιμοποιώντας ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο και όχι έναν πίνακα.
Αυτό τους δίνει τη δυνατότητα να αντιμετωπίσουν τεράστιες, περίπλοκες ρυθμίσεις με πολλές εναλλακτικές ενέργειες. Τα DQN έχουν χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση πρακτόρων να παίζουν παιχνίδια όπως το Go και το Dota 2, καθώς και για τη δημιουργία ρομπότ που μπορούν να μάθουν να περπατούν.
5. Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN)
Τα RNN είναι ένα είδος νευρωνικού δικτύου που μπορεί να επεξεργάζεται διαδοχικά δεδομένα διατηρώντας παράλληλα μια εσωτερική κατάσταση. Θεωρήστε το παρόμοιο με ένα άτομο που διαβάζει ένα βιβλίο, όπου κάθε λέξη χωνεύεται σε σχέση με αυτές που προηγήθηκαν.
Τα RNN είναι επομένως ιδανικά για εργασίες όπως η αναγνώριση ομιλίας, η μετάφραση γλώσσας, ακόμη και η πρόβλεψη της επόμενης λέξης σε μια φράση.
Τα RNN λειτουργούν χρησιμοποιώντας βρόχους ανάδρασης για να συνδέσουν την έξοδο κάθε χρονικού βήματος πίσω στην είσοδο του επόμενου χρονικού βήματος. Αυτό επιτρέπει στο δίκτυο να χρησιμοποιεί πληροφορίες προηγούμενων χρονικών βημάτων για να ενημερώσει τις προβλέψεις του για μελλοντικά χρονικά βήματα. Δυστυχώς, αυτό σημαίνει επίσης ότι τα RNN είναι ευάλωτα στο πρόβλημα της εξαφάνισης της κλίσης, στο οποίο οι διαβαθμίσεις που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση γίνονται πολύ μικροσκοπικές και το δίκτυο αγωνίζεται να μάθει μακροπρόθεσμες σχέσεις.
Παρά αυτόν τον προφανή περιορισμό, τα RNN έχουν βρει χρήση σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Αυτές οι εφαρμογές περιλαμβάνουν επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αναγνώριση ομιλίας, ακόμη και παραγωγή μουσικής.
Google Translate, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί ένα σύστημα που βασίζεται σε RNN για τη μετάφραση σε διάφορες γλώσσες, ενώ το Siri, ο εικονικός βοηθός, χρησιμοποιεί ένα σύστημα που βασίζεται σε RNN για την ανίχνευση φωνής. Τα RNN έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη των τιμών των μετοχών και τη δημιουργία ρεαλιστικού κειμένου και γραφικών.
6. Δίκτυα καψουλών
Το Capsule Networks είναι ένα νέο είδος σχεδίασης νευρωνικών δικτύων που μπορεί να εντοπίσει μοτίβα και συσχετίσεις στα δεδομένα πιο αποτελεσματικά. Οργανώνουν τους νευρώνες σε «κάψουλες» που κωδικοποιούν ορισμένες πτυχές μιας εισόδου.
Με αυτόν τον τρόπο μπορούν να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις. Τα δίκτυα καψουλών εξάγουν προοδευτικά περίπλοκες ιδιότητες από δεδομένα εισόδου χρησιμοποιώντας πολλά στρώματα καψουλών.
Η τεχνική των Capsule Networks τους δίνει τη δυνατότητα να μάθουν ιεραρχικές αναπαραστάσεις της δεδομένης εισόδου. Μπορούν να κωδικοποιήσουν σωστά τις χωρικές συνδέσεις μεταξύ των στοιχείων μέσα σε μια εικόνα επικοινωνώντας μεταξύ των καψουλών.
Η αναγνώριση αντικειμένων, η τμηματοποίηση εικόνας και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι όλες οι εφαρμογές των Δικτύων Κάψουλας.
Τα Capsule Networks έχουν τη δυνατότητα να χρησιμοποιηθούν σε αυτόνομη οδήγηση τεχνολογίες. Βοηθούν το σύστημα να αναγνωρίζει και να διακρίνει αντικείμενα όπως αυτοκίνητα, άτομα και σήματα κυκλοφορίας. Αυτά τα συστήματα μπορούν να αποφύγουν τις συγκρούσεις κάνοντας πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τη συμπεριφορά των αντικειμένων στο περιβάλλον τους.
7. Variational Autoencoders (VAEs)
Τα VAE είναι μια μορφή εργαλείου βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιείται για μάθηση χωρίς επίβλεψη. Κωδικοποιώντας δεδομένα σε χώρο μικρότερης διάστασης και στη συνέχεια αποκωδικοποιώντας τα ξανά στην αρχική μορφή, μπορεί να μάθουν να εντοπίζουν μοτίβα στα δεδομένα.
Μοιάζουν με έναν μάγο που μπορεί να μεταμορφώσει ένα κουνέλι σε καπέλο και μετά να επιστρέψει σε κουνελάκι! Τα VAE είναι ευεργετικά για τη δημιουργία ρεαλιστικών εικαστικών ή μουσικής. Και, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παραγωγή νέων δεδομένων που είναι συγκρίσιμα με τα αρχικά δεδομένα.
Τα VAE είναι παρόμοια με τα μυστικά κωδικοποιητικά. Μπορούν να ανακαλύψουν το υποκείμενο δομή των δεδομένων αναλύοντάς το σε απλούστερα κομμάτια, όπως το πώς αναλύεται ένα παζλ. Ενδέχεται να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να δημιουργήσουν νέα δεδομένα που μοιάζουν με τα πρωτότυπα αφού τακτοποιήσουν τα εξαρτήματα.
Αυτό μπορεί να είναι βολικό για τη συμπίεση τεράστιων αρχείων ή την παραγωγή φρέσκων γραφικών ή μουσικής σε ένα συγκεκριμένο στυλ. Οι VAE μπορούν επίσης να παράγουν φρέσκο περιεχόμενο, όπως ειδήσεις ή στίχους μουσικής.
8. Παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN)
Τα GAN (Generative Adversarial Networks) είναι μια μορφή συστήματος βαθιάς μάθησης που παράγει νέα δεδομένα που μοιάζουν με τα αρχικά. Λειτουργούν εκπαιδεύοντας δύο δίκτυα: ένα δίκτυο παραγωγής και ένα δίκτυο διαχωρισμού.
Η γεννήτρια παράγει νέα δεδομένα που είναι συγκρίσιμα με τα αρχικά.
Και, ο διαχωριστής προσπαθεί να κάνει διάκριση μεταξύ των αρχικών και των δημιουργημένων δεδομένων. Τα δύο δίκτυα εκπαιδεύονται παράλληλα, με τη γεννήτρια να προσπαθεί να εξαπατήσει τον χρήστη που κάνει διάκριση και τη διάκριση να προσπαθεί να αναγνωρίσει σωστά τα αρχικά δεδομένα.
Θεωρήστε ότι τα GAN είναι μια διασταύρωση πλαστογράφου και ντετέκτιβ. Η γεννήτρια λειτουργεί παρόμοια με έναν πλαστογράφο, παράγοντας νέο έργο τέχνης που μοιάζει με το πρωτότυπο.
Ο διακριτικός ενεργεί ως ντετέκτιβ, προσπαθώντας να διακρίνει μεταξύ γνήσιου έργου τέχνης και πλαστογραφίας. Τα δύο δίκτυα εκπαιδεύονται παράλληλα, με τη γεννήτρια να βελτιώνεται στο να φτιάχνει εύλογες απομιμήσεις και τη διακριτική να βελτιώνεται στην αναγνώρισή τους.
Τα GAN έχουν διάφορες χρήσεις, που κυμαίνονται από την παραγωγή ρεαλιστικών εικόνων ανθρώπων ή ζώων μέχρι τη δημιουργία νέας μουσικής ή γραφής. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την αύξηση δεδομένων, η οποία περιλαμβάνει το συνδυασμό παραγόμενων δεδομένων με πραγματικά δεδομένα για τη δημιουργία ενός μεγαλύτερου συνόλου δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
9. Deep Q-Networks (DQN)
Τα Deep Q-Networks (DQN) είναι ένα είδος αλγόριθμου μάθησης ενίσχυσης λήψης αποφάσεων. Λειτουργούν μαθαίνοντας μια συνάρτηση Q που προβλέπει την αναμενόμενη ανταμοιβή για την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης ενέργειας σε μια συγκεκριμένη κατάσταση.
Η συνάρτηση Q διδάσκεται με δοκιμή και σφάλμα, με τον αλγόριθμο να επιχειρεί διάφορες ενέργειες και να μαθαίνει από τα αποτελέσματα.
Θεωρήστε το σαν α βιντεοπαιχνιδιών χαρακτήρας πειραματίζεται με διάφορες ενέργειες και ανακαλύπτει ποιες από αυτές οδηγούν στην επιτυχία! Τα DQN εκπαιδεύουν τη συνάρτηση Q χρησιμοποιώντας ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο, καθιστώντας τα αποτελεσματικά εργαλεία για δύσκολες εργασίες λήψης αποφάσεων.
Έχουν νικήσει ακόμη και ανθρώπους πρωταθλητές σε παιχνίδια όπως το Go και το σκάκι, καθώς και στη ρομποτική και τα αυτο-οδηγούμενα αυτοκίνητα. Έτσι, συνολικά, τα DQN λειτουργούν μαθαίνοντας από την εμπειρία για να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη λήψη αποφάσεων με την πάροδο του χρόνου.
10. Δίκτυα συναρτήσεων ακτινικής βάσης (RBFN)
Τα δίκτυα συναρτήσεων ακτινικής βάσης (RBFN) είναι ένα είδος νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται για την προσέγγιση συναρτήσεων και την εκτέλεση εργασιών ταξινόμησης. Λειτουργούν μετατρέποντας τα δεδομένα εισόδου σε χώρο υψηλότερης διάστασης χρησιμοποιώντας μια συλλογή συναρτήσεων ακτινικής βάσης.
Η έξοδος του δικτύου είναι ένας γραμμικός συνδυασμός των συναρτήσεων βάσης και κάθε ακτινική συνάρτηση βάσης αντιπροσωπεύει ένα κεντρικό σημείο στο χώρο εισόδου.
Τα RBFN είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικά για καταστάσεις με περίπλοκες αλληλεπιδράσεις εισόδου-εξόδου και μπορούν να διδαχθούν χρησιμοποιώντας ένα ευρύ φάσμα τεχνικών, συμπεριλαμβανομένης της μάθησης με επίβλεψη και χωρίς επίβλεψη. Έχουν χρησιμοποιηθεί για οτιδήποτε, από οικονομικές προβλέψεις έως αναγνώριση εικόνων και ομιλίας έως ιατρικά διαγνωστικά.
Σκεφτείτε τα RBFN ως ένα σύστημα GPS που χρησιμοποιεί μια σειρά σημείων αγκύρωσης για να βρει το δρόμο του σε δύσκολο έδαφος. Η έξοδος του δικτύου είναι ένας συνδυασμός των σημείων αγκύρωσης, τα οποία αντιπροσωπεύουν τις συναρτήσεις ακτινικής βάσης.
Μπορούμε να περιηγηθούμε σε περίπλοκες πληροφορίες και να δημιουργήσουμε ακριβείς προβλέψεις για το πώς θα εξελιχθεί ένα σενάριο χρησιμοποιώντας RBFN.
11. Πολυστρωματικά Perceptrons (MLPs)
Μια τυπική μορφή νευρωνικού δικτύου που ονομάζεται πολυστρωματικό perceptron (MLP) χρησιμοποιείται για εποπτευόμενες μαθησιακές εργασίες όπως η ταξινόμηση και η παλινδρόμηση. Λειτουργούν με τη στοίβαξη πολλών επιπέδων συνδεδεμένων κόμβων ή νευρώνων, με κάθε στρώμα να αλλάζει μη γραμμικά τα εισερχόμενα δεδομένα.
Σε ένα MLP, κάθε νευρώνας λαμβάνει είσοδο από τους νευρώνες στο στρώμα κάτω και στέλνει ένα σήμα στους νευρώνες στο παραπάνω στρώμα. Η έξοδος κάθε νευρώνα προσδιορίζεται χρησιμοποιώντας μια συνάρτηση ενεργοποίησης, η οποία δίνει στο δίκτυο μη γραμμικότητα.
Είναι σε θέση να μάθουν εξελιγμένες αναπαραστάσεις των δεδομένων εισόδου, καθώς μπορούν να έχουν πολλά κρυφά επίπεδα.
Τα MLP έχουν εφαρμοστεί σε μια ποικιλία εργασιών, όπως η ανάλυση συναισθήματος, ο εντοπισμός απάτης και η αναγνώριση φωνής και εικόνας. Οι MLPs μπορούν να συγκριθούν με μια ομάδα ερευνητών που συνεργάζονται για να λύσουν μια δύσκολη υπόθεση.
Μαζί, μπορούν να συγκεντρώσουν τα γεγονότα και να λύσουν το έγκλημα, παρά το γεγονός ότι ο καθένας έχει μια συγκεκριμένη περιοχή ειδικότητας.
12. Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN)
Οι εικόνες και τα βίντεο επεξεργάζονται χρησιμοποιώντας συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), μια μορφή νευρωνικού δικτύου. Λειτουργούν χρησιμοποιώντας ένα σύνολο φίλτρων ή πυρήνων με δυνατότητα εκμάθησης, για την εξαγωγή σημαντικών χαρακτηριστικών από τα δεδομένα εισόδου.
Τα φίλτρα γλιστρούν πάνω από την εικόνα εισόδου, εκτελώντας περιελίξεις για τη δημιουργία ενός χάρτη χαρακτηριστικών που καταγράφει βασικές πτυχές της εικόνας.
Καθώς τα CNN είναι σε θέση να μάθουν ιεραρχικές αναπαραστάσεις των χαρακτηριστικών της εικόνας, είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για καταστάσεις που περιλαμβάνουν τεράστιους όγκους οπτικών δεδομένων. Πολλές εφαρμογές τα έχουν χρησιμοποιήσει, όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η κατηγοριοποίηση εικόνων και η ανίχνευση προσώπου.
Θεωρήστε τα CNN ως έναν ζωγράφο που χρησιμοποιεί πολλά πινέλα για να δημιουργήσει ένα αριστούργημα. Κάθε πινέλο είναι ένας πυρήνας και ο καλλιτέχνης μπορεί να δημιουργήσει μια περίπλοκη, ρεαλιστική εικόνα αναμειγνύοντας πολλούς πυρήνες. Μπορούμε να εξαγάγουμε σημαντικά χαρακτηριστικά από φωτογραφίες και να τα χρησιμοποιήσουμε για να προβλέψουμε με ακρίβεια τα περιεχόμενα της εικόνας χρησιμοποιώντας CNN.
13. Δίκτυα βαθιάς πεποίθησης (DBN)
Τα DBN είναι μια μορφή νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται για εργασίες μάθησης χωρίς επίβλεψη, όπως η μείωση διαστάσεων και η εκμάθηση χαρακτηριστικών. Λειτουργούν με τη στοίβαξη πολλών επιπέδων περιορισμένων μηχανών Boltzmann (RBM), που είναι νευρωνικά δίκτυα δύο επιπέδων ικανά να μάθουν να ανασυνθέτουν δεδομένα εισόδου.
Τα DBN είναι πολύ ωφέλιμα για ζητήματα δεδομένων υψηλών διαστάσεων, επειδή μπορούν να μάθουν μια συμπαγή και αποτελεσματική αναπαράσταση της εισόδου. Έχουν χρησιμοποιηθεί για οτιδήποτε, από την αναγνώριση φωνής μέχρι την κατηγοριοποίηση εικόνων μέχρι την ανακάλυψη ναρκωτικών.
Για παράδειγμα, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν ένα DBN για να εκτιμήσουν τη συγγένεια δέσμευσης των υποψηφίων φαρμάκων με τον υποδοχέα οιστρογόνου. Το DBN εκπαιδεύτηκε σε μια συλλογή από χημικά χαρακτηριστικά και συγγένειες δέσμευσης και ήταν σε θέση να προβλέψει με ακρίβεια τη συγγένεια δέσμευσης νέων υποψηφίων φαρμάκων.
Αυτό υπογραμμίζει τη χρήση των DBN στην ανάπτυξη φαρμάκων και άλλες εφαρμογές δεδομένων υψηλών διαστάσεων.
14. Αυτοκωδικοποιητές
Οι αυτοκωδικοποιητές είναι νευρωνικά δίκτυα που χρησιμοποιούνται για εργασίες εκμάθησης χωρίς επίβλεψη. Προορίζονται για την ανακατασκευή των δεδομένων εισόδου, πράγμα που σημαίνει ότι θα μάθουν να κωδικοποιούν τις πληροφορίες σε μια συμπαγή αναπαράσταση και στη συνέχεια να τις αποκωδικοποιούν ξανά στην αρχική είσοδο.
Οι αυτόματες κωδικοποιητές είναι πολύ αποτελεσματικοί για τη συμπίεση δεδομένων, την αφαίρεση θορύβου και τον εντοπισμό ανωμαλιών. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για εκμάθηση χαρακτηριστικών, όπου η συμπαγής αναπαράσταση του αυτόματου κωδικοποιητή τροφοδοτείται σε μια εποπτευόμενη εργασία εκμάθησης.
Θεωρήστε τους αυτόματους κωδικοποιητές ως μαθητές που κρατούν σημειώσεις στην τάξη. Ο μαθητής ακούει τη διάλεξη και σημειώνει τα πιο σχετικά σημεία με συνοπτικό και αποτελεσματικό τρόπο.
Αργότερα, ο μαθητής μπορεί να μελετήσει και να θυμηθεί το μάθημα χρησιμοποιώντας τις σημειώσεις του. Ένας αυτόματος κωδικοποιητής, από την άλλη πλευρά, κωδικοποιεί τα δεδομένα εισόδου σε μια συμπαγή αναπαράσταση που μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για διαφορετικούς σκοπούς, όπως η ανίχνευση ανωμαλιών ή η συμπίεση δεδομένων.
15. Περιορισμένες μηχανές Boltzmann (RBM)
Τα RBM (Περιορισμένες Μηχανές Boltzmann) είναι ένα είδος γενετικού νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται για εργασίες εκμάθησης χωρίς επίβλεψη. Αποτελούνται από ένα ορατό στρώμα και ένα κρυφό στρώμα, με νευρώνες σε κάθε στρώμα, συνδεδεμένους αλλά όχι μέσα στο ίδιο στρώμα.
Οι RBM εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας μια τεχνική γνωστή ως αντίθεση απόκλισης, η οποία συνεπάγεται αλλαγή των βαρών μεταξύ του ορατού και του κρυφού στρώματος προκειμένου να βελτιστοποιηθεί η πιθανότητα των δεδομένων εκπαίδευσης. Οι RBM μπορούν να δημιουργήσουν νέα δεδομένα αφού εκπαιδευτούν με δειγματοληψία από τη μαθημένη διανομή.
Η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, το συνεργατικό φιλτράρισμα και η ανίχνευση ανωμαλιών είναι όλες εφαρμογές που έχουν χρησιμοποιήσει RBM. Έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί σε συστήματα συστάσεων για τη δημιουργία προσαρμοσμένων συστάσεων μαθαίνοντας πρότυπα από τη συμπεριφορά των χρηστών.
Τα RBM έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί στην εκμάθηση χαρακτηριστικών για τη δημιουργία μιας συμπαγούς και αποτελεσματικής αναπαράστασης δεδομένων υψηλών διαστάσεων.
Περίληψη και πολλά υποσχόμενες εξελίξεις στον ορίζοντα
Οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης, όπως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN), είναι από τις πιο προηγμένες προσεγγίσεις τεχνητής νοημοσύνης. Τα CNN έχουν μεταμορφώσει την αναγνώριση εικόνας και ήχου, ενώ τα RNN έχουν προχωρήσει σημαντικά στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και στη διαδοχική ανάλυση δεδομένων.
Το επόμενο βήμα στην εξέλιξη αυτών των προσεγγίσεων είναι πιθανό να επικεντρωθεί στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της επεκτασιμότητας τους, επιτρέποντάς τους να αναλύουν μεγαλύτερα και πιο περίπλοκα σύνολα δεδομένων, καθώς και να βελτιώνουν την ερμηνευτικότητά τους και την ικανότητά τους να μαθαίνουν από δεδομένα με μικρότερη επισήμανση.
Η βαθιά μάθηση έχει τη δυνατότητα να επιτρέψει καινοτομίες σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά και τα αυτόνομα συστήματα καθώς προχωρά.
Αφήστε μια απάντηση