Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Το μέλλον είναι εδώ. Και, σε αυτό το μέλλον, οι μηχανές κατανοούν τον κόσμο γύρω τους με τον ίδιο τρόπο που καταλαβαίνουν οι άνθρωποι. Οι υπολογιστές μπορούν να οδηγήσουν αυτοκίνητα, να διαγνώσουν ασθένειες και να προβλέψουν με ακρίβεια το μέλλον.
Αυτό μπορεί να φαίνεται σαν επιστημονική φαντασία, αλλά τα μοντέλα βαθιάς μάθησης το κάνουν πραγματικότητα.
Αυτοί οι εξελιγμένοι αλγόριθμοι αποκαλύπτουν τα μυστικά του τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντας στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να αναπτύσσονται μόνοι τους. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εμβαθύνουμε στη σφαίρα των μοντέλων βαθιάς μάθησης.
Και, θα διερευνήσουμε τις τεράστιες δυνατότητες που έχουν να φέρουν επανάσταση στη ζωή μας. Προετοιμαστείτε να μάθετε για την τεχνολογία αιχμής που αλλάζει το μέλλον της ανθρωπότητας.
Τι ακριβώς είναι τα μοντέλα Deep Learning;
Έχετε παίξει ποτέ ένα παιχνίδι στο οποίο πρέπει να εντοπίσετε τις διαφορές μεταξύ δύο εικόνων;
Είναι διασκεδαστικό, ωστόσο, μπορεί επίσης να είναι σκληρό, σωστά; Φανταστείτε να μπορείτε να διδάξετε έναν υπολογιστή να παίζει αυτό το παιχνίδι και να κερδίζει κάθε φορά. Τα μοντέλα Deep Learning το καταφέρνουν ακριβώς αυτό!
Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι παρόμοια με υπερ-έξυπνες μηχανές που μπορούν να εξετάσουν μεγάλο αριθμό εικόνων και να προσδιορίσουν τι κοινό έχουν. Αυτό το πετυχαίνουν αποσυναρμολογώντας τις εικόνες και μελετώντας την καθεμία ξεχωριστά.
Στη συνέχεια εφαρμόζουν όσα έχουν μάθει για να αναγνωρίζουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις σχετικά με φρέσκες εικόνες που δεν έχουν ξαναδεί.
Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι τεχνητά νευρωνικά δίκτυα που μπορούν να μάθουν και να εξάγουν περίπλοκα μοτίβα και χαρακτηριστικά από τεράστια σύνολα δεδομένων. Αυτά τα μοντέλα αποτελούνται από πολλά στρώματα συνδεδεμένων κόμβων, ή νευρώνων, που αναλύουν και αλλάζουν τα εισερχόμενα δεδομένα για να δημιουργήσουν μια έξοδο.
Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι ιδιαίτερα κατάλληλα για εργασίες που απαιτούν μεγάλη ακρίβεια και ακρίβεια, όπως η αναγνώριση εικόνας, η αναγνώριση ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η ρομποτική.
Έχουν χρησιμοποιηθεί σε όλα, από αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα μέχρι ιατρικά διαγνωστικά, συστήματα συστάσεων και αναλυτικές προβλέψεις.
Ακολουθεί μια απλοποιημένη έκδοση της οπτικοποίησης για την απεικόνιση της ροής δεδομένων σε ένα μοντέλο βαθιάς εκμάθησης.
Τα δεδομένα εισόδου ρέουν στο επίπεδο εισόδου του μοντέλου, το οποίο στη συνέχεια περνά τα δεδομένα μέσω ενός αριθμού κρυφών επιπέδων πριν παράσχει μια πρόβλεψη εξόδου.
Κάθε κρυφό επίπεδο εκτελεί μια σειρά μαθηματικών πράξεων στα δεδομένα εισόδου πριν τα περάσει στο επόμενο επίπεδο, το οποίο παρέχει την τελική πρόβλεψη.
Τώρα, ας δούμε ποια είναι τα μοντέλα βαθιάς μάθησης και πώς μπορούμε να τα χρησιμοποιήσουμε στη ζωή μας.
1. Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN)
Τα CNN είναι ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης που έχει μεταμορφώσει τον τομέα της όρασης υπολογιστών. Τα CNN χρησιμοποιούνται για την ταξινόμηση εικόνων, την αναγνώριση αντικειμένων και την τμηματοποίηση εικόνων. Η δομή και η λειτουργία του ανθρώπινου οπτικού φλοιού ενημέρωσε τον σχεδιασμό των CNN.
Πώς λειτουργούν;
Ένα CNN αποτελείται από έναν αριθμό συνελικτικών επιπέδων, στρωμάτων συγκέντρωσης και πλήρως συνδεδεμένων στρωμάτων. Η είσοδος είναι μια εικόνα και η έξοδος είναι μια πρόβλεψη της ετικέτας κλάσης της εικόνας.
Τα συνελικτικά επίπεδα ενός CNN δημιουργούν έναν χάρτη χαρακτηριστικών εκτελώντας ένα προϊόν κουκκίδων μεταξύ της εικόνας εισόδου και ενός συνόλου φίλτρων. Τα επίπεδα συγκέντρωσης μειώνουν το μέγεθος του χάρτη χαρακτηριστικών με τη μείωση του δείγματος.
Τέλος, ο χάρτης χαρακτηριστικών χρησιμοποιείται από τα πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα για την πρόβλεψη της ετικέτας κλάσης της εικόνας.
Γιατί είναι σημαντικά τα CNN;
Τα CNN είναι απαραίτητα γιατί μπορούν να μάθουν να ανιχνεύουν μοτίβα και χαρακτηριστικά σε εικόνες που οι άνθρωποι δυσκολεύονται να παρατηρήσουν. Τα CNN μπορούν να διδαχθούν να αναγνωρίζουν χαρακτηριστικά όπως άκρες, γωνίες και υφές χρησιμοποιώντας μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αφού μάθει αυτές τις ιδιότητες, ένα CNN μπορεί να τις χρησιμοποιήσει για να αναγνωρίσει αντικείμενα σε νέες φωτογραφίες. Τα CNN έχουν επιδείξει απόδοση αιχμής σε μια ποικιλία εφαρμογών αναγνώρισης εικόνας.
Πού χρησιμοποιούμε τα CNN
Η υγειονομική περίθαλψη, η αυτοκινητοβιομηχανία και το λιανικό εμπόριο είναι μόνο μερικοί τομείς που χρησιμοποιούν CNN. Στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, μπορούν να είναι ευεργετικά για τη διάγνωση ασθενειών, την ανάπτυξη φαρμάκων και την ανάλυση ιατρικής εικόνας.
Στον τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας, βοηθούν στον εντοπισμό λωρίδων, ανίχνευση αντικειμένων, και αυτόνομη οδήγηση. Χρησιμοποιούνται επίσης σε μεγάλο βαθμό στη λιανική για οπτική αναζήτηση, σύσταση προϊόντων βάσει εικόνας και έλεγχο αποθέματος.
Για παράδειγμα; Η Google χρησιμοποιεί CNN σε διάφορες εφαρμογές, μεταξύ των οποίων Google Φακός, ένα δημοφιλές εργαλείο αναγνώρισης εικόνας. Το πρόγραμμα χρησιμοποιεί CNN για την αξιολόγηση φωτογραφιών και την παροχή πληροφοριών στους χρήστες.
Το Google Lens, για παράδειγμα, μπορεί να αναγνωρίσει πράγματα σε μια εικόνα και να προσφέρει λεπτομέρειες για αυτά, όπως τον τύπο του λουλουδιού.
Μπορεί επίσης να μεταφράσει το κείμενο που εξάγεται από μια εικόνα σε πολλές γλώσσες. Το Google Lens είναι σε θέση να παρέχει στους καταναλωτές χρήσιμες πληροφορίες λόγω της βοήθειας των CNN για τον ακριβή εντοπισμό αντικειμένων και την εξαγωγή χαρακτηριστικών από φωτογραφίες.
2. Δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM).
Τα δίκτυα Long Short-Term Memory (LSTM) δημιουργούνται για την αντιμετώπιση των ελλείψεων των τακτικών επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων (RNN). Τα δίκτυα LSTM είναι ιδανικά για εργασίες που απαιτούν την επεξεργασία αλληλουχιών δεδομένων σε βάθος χρόνου.
Λειτουργούν χρησιμοποιώντας μια συγκεκριμένη κυψέλη μνήμης και τρεις μηχανισμούς πύλης.
Ρυθμίζουν τη ροή πληροφοριών μέσα και έξω από το κύτταρο. Η πύλη εισόδου, η πύλη λήψεως και η πύλη εξόδου είναι οι τρεις πύλες.
Η πύλη εισόδου ρυθμίζει τη ροή των δεδομένων στο κελί μνήμης, η πύλη λήθης ρυθμίζει τη διαγραφή δεδομένων από το κελί και η πύλη εξόδου ρυθμίζει τη ροή δεδομένων έξω από το κελί.
Ποια είναι η σημασία τους;
Τα δίκτυα LSTM είναι χρήσιμα επειδή μπορούν να αναπαραστήσουν και να προβλέψουν με επιτυχία ακολουθίες δεδομένων με μακροπρόθεσμες σχέσεις. Μπορούν να καταγράφουν και να διατηρούν πληροφορίες σχετικά με προηγούμενες εισροές, επιτρέποντάς τους να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις για μελλοντικές εισροές.
Η αναγνώριση ομιλίας, η αναγνώριση χειρόγραφου, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η δημιουργία λεζάντας εικόνων είναι μερικές μόνο από τις εφαρμογές που έχουν κάνει χρήση των δικτύων LSTM.
Πού χρησιμοποιούμε τα δίκτυα LSTM;
Πολλές εφαρμογές λογισμικού και τεχνολογίας χρησιμοποιούν δίκτυα LSTM, συμπεριλαμβανομένων συστημάτων αναγνώρισης ομιλίας, εργαλείων επεξεργασίας φυσικών γλωσσών όπως Ανάλυση συναίσθημα, συστήματα μηχανικής μετάφρασης και συστήματα δημιουργίας κειμένου και εικόνων.
Έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί στη δημιουργία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων και ρομπότ, καθώς και στη χρηματοοικονομική βιομηχανία για την ανίχνευση απάτης και την πρόβλεψη χρηματιστηριακή αγορά κινήσεις.
3. Παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN)
Τα GAN είναι α βαθιά μάθηση τεχνική που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία νέων δειγμάτων δεδομένων που είναι παρόμοια με ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων. Τα GAN αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα: ένας που μαθαίνει να παράγει νέα δείγματα και ένας που μαθαίνει να διακρίνει μεταξύ γνήσιων και παραγόμενων δειγμάτων.
Σε μια παρόμοια προσέγγιση, αυτά τα δύο δίκτυα εκπαιδεύονται μαζί έως ότου η γεννήτρια μπορεί να δημιουργήσει δείγματα που δεν διακρίνονται από τα πραγματικά.
Γιατί χρησιμοποιούμε GAN
Τα GAN είναι σημαντικά λόγω της ικανότητάς τους να παράγουν υψηλής ποιότητας συνθετικά δεδομένα που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μια ποικιλία εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της παραγωγής εικόνων και βίντεο, δημιουργίας κειμένου, ακόμη και δημιουργίας μουσικής.
Τα GAN έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί για την αύξηση δεδομένων, η οποία είναι η παραγωγή συνθετικά δεδομένα για τη συμπλήρωση δεδομένων πραγματικού κόσμου και τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Επιπλέον, δημιουργώντας συνθετικά δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση μοντέλων και τη μίμηση δοκιμών, τα GAN έχουν τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν τομείς όπως η ιατρική και η ανάπτυξη φαρμάκων.
Εφαρμογές GAN
Τα GAN μπορούν να συμπληρώσουν σύνολα δεδομένων, να δημιουργήσουν νέες εικόνες ή ταινίες, ακόμη και να δημιουργήσουν συνθετικά δεδομένα για επιστημονικές προσομοιώσεις. Επιπλέον, τα GAN έχουν τη δυνατότητα να χρησιμοποιηθούν σε ποικίλες εφαρμογές που κυμαίνονται από ψυχαγωγικές έως ιατρικές.
ηλικίες και βίντεο. Το StyleGAN2 της NVIDIA, για παράδειγμα, έχει χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία υψηλής ποιότητας φωτογραφιών διασημοτήτων και έργων τέχνης.
4. Δίκτυα βαθιάς πεποίθησης (DBN)
Τα δίκτυα βαθιάς πεποίθησης (DBN) είναι τεχνητή νοημοσύνη συστήματα που μπορούν να μάθουν να εντοπίζουν μοτίβα στα δεδομένα. Αυτό το επιτυγχάνουν τμηματοποιώντας τα δεδομένα σε όλο και μικρότερα κομμάτια, αποκτώντας μια πιο εμπεριστατωμένη κατανόηση σε κάθε επίπεδο.
Τα DBN μπορεί να μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς να ενημερωθούν για το τι είναι (αυτό αναφέρεται ως "μάθηση χωρίς επίβλεψη"). Αυτό τα καθιστά εξαιρετικά πολύτιμα για την ανίχνευση προτύπων σε δεδομένα που ένα άτομο θα ήταν δύσκολο ή αδύνατο να διακρίνει.
Τι κάνει τα DBN σημαντικά;
Τα DBN είναι σημαντικά λόγω της ικανότητάς τους να μαθαίνουν ιεραρχικές αναπαραστάσεις δεδομένων. Αυτές οι αναπαραστάσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μια ποικιλία εφαρμογών όπως ταξινόμηση, ανίχνευση ανωμαλιών και μείωση διαστάσεων.
Η ικανότητα των DBN να αναλαμβάνουν προεκπαίδευση χωρίς επίβλεψη, η οποία μπορεί να αυξήσει την απόδοση μοντέλων βαθιάς μάθησης με ελάχιστα δεδομένα με ετικέτα, είναι ένα σημαντικό όφελος.
Ποιες είναι οι εφαρμογές των DBN;
Μία από τις πιο σημαντικές εφαρμογές είναι ανίχνευση αντικειμένων, στο οποίο τα DBN χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση ορισμένων τύπων πραγμάτων, όπως αεροπλάνα, πουλιά και ανθρώπους. Χρησιμοποιούνται επίσης για δημιουργία και ταξινόμηση εικόνων, ανίχνευση κίνησης σε ταινίες και κατανόηση φυσικής γλώσσας για επεξεργασία φωνής.
Επιπλέον, τα DBN χρησιμοποιούνται συνήθως σε σύνολα δεδομένων για την αξιολόγηση της ανθρώπινης στάσης. Τα DBN είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο για διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης και των τραπεζών και της τεχνολογίας.
5. Δίκτυα εκμάθησης βαθιάς ενίσχυσης (DRL)
Βαθύς Μάθηση Ενίσχυσης Τα δίκτυα (DRL) ενσωματώνουν βαθιά νευρωνικά δίκτυα με τεχνικές ενισχυτικής μάθησης για να επιτρέπουν στους πράκτορες να μαθαίνουν σε ένα περίπλοκο περιβάλλον μέσω δοκιμής και λάθους.
Τα DRL χρησιμοποιούνται για να διδάξουν στους πράκτορες πώς να βελτιστοποιούν ένα σήμα ανταμοιβής αλληλεπιδρώντας με το περιβάλλον τους και μαθαίνοντας από τα λάθη τους.
Τι τους κάνει αξιόλογους;
Έχουν χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά σε ποικίλες εφαρμογές, όπως παιχνίδια, ρομποτική και αυτόνομη οδήγηση. Τα DRL είναι σημαντικά επειδή μπορούν να μάθουν απευθείας από τις ακατέργαστες αισθητηριακές εισροές, επιτρέποντας στους πράκτορες να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τις αλληλεπιδράσεις τους με το περιβάλλον.
Σημαντικές Εφαρμογές
Τα DRL χρησιμοποιούνται σε πραγματικές συνθήκες επειδή μπορούν να χειριστούν δύσκολα ζητήματα.
Τα DRL έχουν συμπεριληφθεί σε πολλές εξέχουσες πλατφόρμες λογισμικού και τεχνολογίας, συμπεριλαμβανομένου του OpenAI's Gym, Οι ML-Agents της Unity, και το DeepMind Lab της Google. AlphaGo, κατασκευασμένο από την Google Deepmind, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί το DRL για να παίξει το επιτραπέζιο παιχνίδι Go σε επίπεδο παγκόσμιου πρωταθλητή.
Μια άλλη χρήση του DRL είναι στη ρομποτική, όπου χρησιμοποιείται για τον έλεγχο των κινήσεων των ρομποτικών χεριών για την εκτέλεση εργασιών όπως το πιάσιμο των πραγμάτων ή η στοίβαξη μπλοκ. Τα DRL έχουν πολλές χρήσεις και είναι ένα χρήσιμο εργαλείο εκπαιδευτικοί πράκτορες να μάθουν και να λαμβάνει αποφάσεις σε περίπλοκα περιβάλλοντα.
6. Αυτοκωδικοποιητές
Οι αυτόματες κωδικοποιητές είναι ένας ενδιαφέρον τύπος νευρικό σύστημα που έχει τραβήξει το ενδιαφέρον τόσο των μελετητών όσο και των επιστημόνων δεδομένων. Είναι βασικά σχεδιασμένα για να μάθουν πώς να συμπιέζουν και να επαναφέρουν δεδομένα.
Τα δεδομένα εισόδου τροφοδοτούνται μέσω μιας διαδοχής επιπέδων που σταδιακά μειώνουν τη διάσταση των δεδομένων μέχρι να συμπιεστούν σε ένα στρώμα συμφόρησης με λιγότερους κόμβους από τα επίπεδα εισόδου και εξόδου.
Αυτή η συμπιεσμένη αναπαράσταση χρησιμοποιείται στη συνέχεια για την αναδημιουργία των αρχικών δεδομένων εισόδου χρησιμοποιώντας μια ακολουθία επιπέδων που σταδιακά αυξάνουν τη διάσταση των δεδομένων πίσω στο αρχικό τους σχήμα.
Γιατί είναι σημαντικό?
Οι αυτόματο κωδικοποιητές είναι ένα κρίσιμο συστατικό του βαθιά μάθηση επειδή καθιστούν δυνατή την εξαγωγή χαρακτηριστικών και τη μείωση δεδομένων.
Είναι σε θέση να αναγνωρίσουν τα βασικά στοιχεία των εισερχόμενων δεδομένων και να τα μεταφράσουν σε συμπιεσμένη μορφή που μπορεί στη συνέχεια να εφαρμοστεί σε άλλες εργασίες όπως ταξινόμηση, ομαδοποίηση ή δημιουργία νέων δεδομένων.
Πού χρησιμοποιούμε αυτόματα κωδικοποιητές;
Ανίχνευση ανωμαλιών, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και όραση υπολογιστή είναι μόνο μερικοί από τους κλάδους στους οποίους χρησιμοποιούνται οι αυτόματες κωδικοποιητές. Οι αυτόματες κωδικοποιητές, για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για συμπίεση εικόνας, αποθορυβοποίηση εικόνας και σύνθεση εικόνας στην όραση υπολογιστή.
Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε Autoencoder σε εργασίες όπως η δημιουργία κειμένου, η κατηγοριοποίηση κειμένου και η σύνοψη κειμένου στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Μπορεί να εντοπίσει ανώμαλη δραστηριότητα σε δεδομένα που αποκλίνουν από τον κανόνα στον προσδιορισμό ανωμαλιών.
7. Δίκτυα καψουλών
Το Capsule Networks είναι μια νέα αρχιτεκτονική βαθιάς μάθησης που αναπτύχθηκε ως αντικατάσταση των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων (CNN).
Τα δίκτυα καψουλών βασίζονται στην έννοια της ομαδοποίησης εγκεφαλικών μονάδων που ονομάζονται κάψουλες που είναι υπεύθυνες για την αναγνώριση της ύπαρξης ενός συγκεκριμένου στοιχείου σε μια εικόνα και την κωδικοποίηση των ιδιοτήτων του, όπως ο προσανατολισμός και η θέση, στα διανύσματα εξόδου τους. Τα Capsule Networks μπορούν επομένως να διαχειριστούν τις χωρικές αλληλεπιδράσεις και τις προοπτικές διακυμάνσεις καλύτερα από τα CNN.
Γιατί επιλέγουμε δίκτυα καψουλών έναντι των CNN;
Τα δίκτυα καψουλών είναι χρήσιμα επειδή ξεπερνούν τις δυσκολίες του CNN στην αποτύπωση ιεραρχικών σχέσεων μεταξύ των στοιχείων σε μια εικόνα. Τα CNN μπορούν να αναγνωρίσουν πράγματα διαφόρων μεγεθών, αλλά δυσκολεύονται να κατανοήσουν πώς αυτά τα στοιχεία συνδέονται μεταξύ τους.
Τα Capsule Networks, από την άλλη πλευρά, μπορούν να μάθουν να αναγνωρίζουν τα πράγματα και τα κομμάτια τους, καθώς και πώς τοποθετούνται χωρικά σε μια εικόνα, καθιστώντας τα βιώσιμο υποψήφιο για εφαρμογές όρασης υπολογιστή.
Τομείς Εφαρμογών
Τα Capsule Networks έχουν ήδη επιδείξει πολλά υποσχόμενα αποτελέσματα σε μια ποικιλία εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης εικόνων, της αναγνώρισης αντικειμένων και της τμηματοποίησης εικόνων.
Έχουν χρησιμοποιηθεί για να διακρίνουν πράγματα σε ιατρικές φωτογραφίες, να αναγνωρίζουν ανθρώπους σε ταινίες, ακόμη και να δημιουργούν τρισδιάστατα μοντέλα από εικόνες 3D.
Για να αυξήσουν την απόδοσή τους, τα Capsule Networks έχουν συνδυαστεί με άλλες αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης, όπως τα Generative Adversarial Networks (GAN) και Variational Autoencoders (VAE). Τα Capsule Networks προβλέπεται να διαδραματίσουν ολοένα και πιο ζωτικό ρόλο στην ενίσχυση των τεχνολογιών όρασης υπολογιστών καθώς εξελίσσεται η επιστήμη της βαθιάς μάθησης.
Για παράδειγμα; Nibabel είναι ένα πολύ γνωστό εργαλείο Python για την ανάγνωση και τη σύνταξη τύπων αρχείων νευροαπεικόνισης. Για τμηματοποίηση εικόνας, χρησιμοποιεί δίκτυα καψουλών.
8. Μοντέλα που βασίζονται στην προσοχή
Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης γνωστά ως μοντέλα που βασίζονται στην προσοχή, γνωστά και ως μηχανισμοί προσοχής, προσπαθούν να αυξήσουν την ακρίβεια μοντέλα μηχανικής μάθησης. Αυτά τα μοντέλα λειτουργούν εστιάζοντας σε ορισμένα χαρακτηριστικά των εισερχόμενων δεδομένων, με αποτέλεσμα την πιο αποτελεσματική και αποτελεσματική επεξεργασία.
Σε εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως η μηχανική μετάφραση και η ανάλυση συναισθημάτων, οι μέθοδοι προσοχής έχουν αποδειχθεί αρκετά επιτυχημένες.
Ποια είναι η σημασία τους;
Τα μοντέλα που βασίζονται στην προσοχή είναι χρήσιμα επειδή επιτρέπουν πιο αποτελεσματική και αποδοτική επεξεργασία περίπλοκων δεδομένων.
Παραδοσιακά νευρωνικά δίκτυα αξιολογήστε όλα τα δεδομένα εισόδου ως εξίσου σημαντικά, με αποτέλεσμα πιο αργή επεξεργασία και μειωμένη ακρίβεια. Οι διαδικασίες προσοχής επικεντρώνονται σε κρίσιμες πτυχές των δεδομένων εισόδου, επιτρέποντας ταχύτερες και ακριβέστερες προβλέψεις.
Τομείς χρήσης
Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, οι μηχανισμοί προσοχής έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της αναγνώρισης εικόνας και ήχου, ακόμη και οχημάτων χωρίς οδηγό.
Οι μέθοδοι προσοχής, για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση της μηχανικής μετάφρασης στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, επιτρέποντας στο σύστημα να εστιάζει σε ορισμένες λέξεις ή φράσεις που είναι απαραίτητες για το περιεχόμενο.
Οι μέθοδοι προσοχής σε αυτόνομα αυτοκίνητα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν το σύστημα να εστιάζει σε ορισμένα αντικείμενα ή προκλήσεις στο περιβάλλον του.
9. Δίκτυα Μετασχηματιστών
Τα δίκτυα μετασχηματιστών είναι μοντέλα βαθιάς μάθησης που εξετάζουν και παράγουν ακολουθίες δεδομένων. Λειτουργούν επεξεργάζοντας την ακολουθία εισόδου ένα στοιχείο κάθε φορά και παράγοντας μια ακολουθία εξόδου του ίδιου ή διαφορετικού μήκους.
Τα δίκτυα μετασχηματιστών, σε αντίθεση με τα τυπικά μοντέλα αλληλουχίας σε ακολουθία, δεν επεξεργάζονται ακολουθίες χρησιμοποιώντας επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN). Αντίθετα, χρησιμοποιούν διαδικασίες αυτοπροσοχής για να μάθουν τους δεσμούς μεταξύ των κομματιών της ακολουθίας.
Ποια είναι η σημασία των δικτύων μετασχηματιστών;
Τα δίκτυα μετασχηματιστών έχουν αυξηθεί σε δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια ως αποτέλεσμα της καλύτερης απόδοσής τους σε εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Είναι ιδιαίτερα κατάλληλα για εργασίες δημιουργίας κειμένου, όπως μετάφραση γλώσσας, σύνοψη κειμένου και παραγωγή συνομιλιών.
Τα δίκτυα μετασχηματιστών είναι σημαντικά πιο αποδοτικά υπολογιστικά από τα μοντέλα που βασίζονται σε RNN, καθιστώντας τα μια προτιμώμενη επιλογή για εφαρμογές μεγάλης κλίμακας.
Πού μπορείτε να βρείτε δίκτυα μετασχηματιστών;
Τα δίκτυα μετασχηματιστών χρησιμοποιούνται ευρέως σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, κυρίως στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Η σειρά GPT (Generative Pre-trained Transformer) είναι ένα εξέχον μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστές που έχει χρησιμοποιηθεί για εργασίες όπως η μετάφραση γλώσσας, η σύνοψη κειμένου και η δημιουργία chatbot.
Το BERT (Αμφίδρομες αναπαραστάσεις κωδικοποιητή από μετασχηματιστές) είναι ένα άλλο κοινό μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστές που έχει χρησιμοποιηθεί για εφαρμογές κατανόησης φυσικής γλώσσας, όπως η απάντηση ερωτήσεων και η ανάλυση συναισθημάτων.
Και τα δύο GPT και BERT δημιουργήθηκαν με PyTorch, ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα που ήταν δημοφιλές για την ανάπτυξη μοντέλων που βασίζονται σε μετασχηματιστές.
10. Περιορισμένες μηχανές Boltzmann (RBM)
Οι περιορισμένες μηχανές Boltzmann (RBM) είναι ένα είδος μη εποπτευόμενου νευρωνικού δικτύου που μαθαίνει με παραγωγικό τρόπο. Λόγω της ικανότητάς τους να μαθαίνουν και να εξάγουν βασικά χαρακτηριστικά από δεδομένα υψηλών διαστάσεων, έχουν χρησιμοποιηθεί ευρέως στους τομείς της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης.
Τα RBM αποτελούνται από δύο στρώματα, ορατά και κρυφά, με κάθε στρώμα να αποτελείται από μια ομάδα νευρώνων που συνδέονται με σταθμισμένες ακμές. Οι RBM έχουν σχεδιαστεί για να μαθαίνουν μια κατανομή πιθανότητας που περιγράφει τα δεδομένα εισόδου.
Τι είναι οι περιορισμένες μηχανές Boltzmann;
Τα RBM χρησιμοποιούν μια γενετική στρατηγική μάθησης. Στα RBM, το ορατό επίπεδο αντανακλά τα δεδομένα εισόδου, ενώ το θαμμένο επίπεδο κωδικοποιεί τα χαρακτηριστικά των δεδομένων εισόδου. Τα βάρη των ορατών και των κρυφών στρωμάτων δείχνουν τη δύναμη του δεσμού τους.
Τα RBM προσαρμόζουν τα βάρη και τις προκαταλήψεις μεταξύ των στρωμάτων κατά τη διάρκεια της προπόνησης χρησιμοποιώντας μια τεχνική γνωστή ως αντίθεση απόκλισης. Η αντίθετη απόκλιση είναι μια στρατηγική μάθησης χωρίς επίβλεψη που μεγιστοποιεί την πιθανότητα πρόβλεψης του μοντέλου.
Ποια είναι η σημασία των Περιορισμένων Μηχανών Boltzmann;
Τα RBM είναι σημαντικά σε μάθηση μηχανής και βαθιάς μάθησης επειδή μπορούν να μάθουν και να εξάγουν σχετικά χαρακτηριστικά από μεγάλες ποσότητες δεδομένων.
Είναι πολύ αποτελεσματικά για την αναγνώριση εικόνας και ομιλίας και έχουν χρησιμοποιηθεί σε μια ποικιλία εφαρμογών όπως συστήματα συστάσεων, ανίχνευση ανωμαλιών και μείωση διαστάσεων. Τα RBM μπορούν να βρουν μοτίβα σε τεράστια σύνολα δεδομένων, με αποτέλεσμα ανώτερες προβλέψεις και γνώσεις.
Πού μπορούν να χρησιμοποιηθούν οι περιορισμένες μηχανές Boltzmann;
Οι εφαρμογές για ΜΔΦ περιλαμβάνουν συστήματα μείωσης διαστάσεων, ανίχνευσης ανωμαλιών και συστάσεων. Τα RBM είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για την ανάλυση συναισθήματος και μοντελοποίηση θεμάτων στο πλαίσιο της επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας.
Τα δίκτυα βαθιάς πεποίθησης, ένα είδος νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται για την αναγνώριση φωνής και εικόνας, χρησιμοποιούν επίσης RBM. The Deep Belief Network Toolbox, TensorFlow, να Θεανώ είναι ορισμένα συγκεκριμένα παραδείγματα λογισμικού ή τεχνολογίας που χρησιμοποιεί RBM.
Τύλιξε
Τα μοντέλα Deep Learning γίνονται όλο και πιο σημαντικά σε μια ποικιλία βιομηχανιών, όπως η αναγνώριση ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση υπολογιστή.
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) έχουν δείξει τα περισσότερα υποσχόμενα και χρησιμοποιούνται εκτενώς σε πολλές εφαρμογές, ωστόσο, όλα τα μοντέλα Deep Learning έχουν τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά τους.
Ωστόσο, οι ερευνητές εξακολουθούν να εξετάζουν τις Περιορισμένες Μηχανές Boltzmann (RBM) και άλλες ποικιλίες μοντέλων Deep Learning, επειδή έχουν επίσης ειδικά πλεονεκτήματα.
Αναμένεται να δημιουργηθούν νέα και δημιουργικά μοντέλα καθώς ο τομέας της βαθιάς μάθησης συνεχίζει να προοδεύει για να χειριστεί πιο δύσκολα προβλήματα
Αφήστε μια απάντηση