Sisukord[Peida][Näita]
Tulevik on käes. Ja tulevikus mõistavad masinad ümbritsevat maailma samamoodi nagu inimesed. Arvutid võivad juhtida autosid, diagnoosida haigusi ja ennustada tulevikku täpselt.
See võib tunduda ulmena, kuid süvaõppe mudelid muudavad selle reaalsuseks.
Need keerukad algoritmid paljastavad selle saladused tehisintellekti, mis võimaldab arvutitel ise õppida ja areneda. Selles postituses süveneme süvaõppe mudelite valdkonda.
Ja me uurime nende tohutut potentsiaali meie elu revolutsiooniliseks muutmiseks. Valmistuge tutvuma tipptehnoloogiaga, mis muudab inimkonna tulevikku.
Mis täpselt on süvaõppe mudelid?
Kas olete kunagi mänginud mängu, kus peate tuvastama kahe pildi erinevused?
See on siiski lõbus, võib see olla ka raske, eks? Kujutage ette, et saate õpetada arvutit seda mängu mängima ja iga kord võitma. Süvaõppe mudelid saavutavad just selle!
Süvaõppe mudelid on sarnased ülinutikate masinatega, mis suudavad uurida suurt hulka pilte ja teha kindlaks, mis neil ühist on. Nad saavutavad selle pildid lahti võttes ja neid igaühte eraldi uurides.
Seejärel rakendavad nad õpitut mustrite tuvastamiseks ja ennustuste tegemiseks värskete piltide kohta, mida nad pole kunagi varem näinud.
Süvaõppe mudelid on kunstlikud närvivõrgud, mis suudavad õppida ja eraldada keerulisi mustreid ja omadusi tohututest andmekogumitest. Need mudelid koosnevad mitmest seotud sõlmede ehk neuronite kihist, mis analüüsivad ja muudavad väljundi genereerimiseks sissetulevaid andmeid.
Süvaõppe mudelid sobivad eriti hästi tööd, mis nõuavad suurt täpsust ja täpsust, nagu pildituvastus, kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine ja robootika.
Neid on kasutatud kõiges alates isesõitvatest autodest kuni meditsiinidiagnostika, soovitussüsteemide ja seadmeteni ennustav analüüs.
Siin on visualiseerimise lihtsustatud versioon, mis illustreerib andmevoogu süvaõppemudelis.
Sisendandmed liiguvad mudeli sisendkihti, mis seejärel edastab andmed enne väljundi prognoosi esitamist läbi mitme peidetud kihi.
Iga peidetud kiht sooritab sisendandmetega rea matemaatilisi toiminguid enne nende edastamist järgmisele kihile, mis annab lõpliku prognoosi.
Nüüd vaatame, mis on süvaõppe mudelid ja kuidas saame neid oma elus kasutada.
1. Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN)
CNN-id on süvaõppemudel, mis on muutnud arvutinägemise valdkonda. CNN-e kasutatakse piltide klassifitseerimiseks, objektide tuvastamiseks ja piltide segmenteerimiseks. Inimese visuaalse ajukoore struktuur ja funktsioon andsid CNN-ide disainile teada.
Kuidas nad töötavad?
CNN koosneb mitmest konvolutsioonikihtidest, koonduvatest kihtidest ja täielikult seotud kihtidest. Sisend on pilt ja väljund on pildi klassisildi ennustus.
CNN-i konvolutsioonilised kihid loovad funktsioonikaardi, tehes sisendpildi ja filtrikomplekti vahele punktkorrutise. Koondamiskihid vähendavad objektikaardi suurust, vähendades seda.
Lõpuks kasutavad täielikult ühendatud kihid funktsioonikaarti pildi klassisildi ennustamiseks.
Miks on CNN-id olulised?
CNN-id on olulised, sest nad saavad õppida tuvastama piltidel mustreid ja omadusi, mida inimestel on raske märgata. CNN-e saab suurte andmekogumite abil õpetada ära tundma selliseid omadusi nagu servad, nurgad ja tekstuurid. Pärast nende omaduste tundmaõppimist saab CNN kasutada neid objektide tuvastamiseks värsketel fotodel. CNN-id on näidanud tipptasemel jõudlust mitmesugustes pildituvastusrakendustes.
Kus me CNN-e kasutame?
Tervishoid, autotööstus ja jaemüük on vaid mõned sektorid, mis kasutavad CNN-e. Tervishoiutööstuses võivad need olla kasulikud haiguste diagnoosimisel, ravimite väljatöötamisel ja meditsiinilise pildi analüüsimisel.
Autosektoris aitavad need sõidurada tuvastada, objektide tuvastamineja autonoomne sõit. Neid kasutatakse laialdaselt ka jaemüügis visuaalseks otsinguks, pildipõhiseks tootesoovituseks ja laoseisu kontrollimiseks.
Näiteks; Google kasutab CNN-e mitmesugustes rakendustes, sealhulgas Google Lens, populaarne piltide tuvastamise tööriist. Programm kasutab CNN-e fotode hindamiseks ja kasutajatele teabe andmiseks.
Näiteks Google Lens suudab pildil asju ära tunda ja pakkuda nende kohta üksikasju, näiteks lilletüüpi.
Samuti võib see tõlkida pildilt eraldatud teksti mitmesse keelde. Google Lens suudab anda tarbijatele kasulikku teavet, kuna CNN-id aitavad esemeid täpselt tuvastada ja fotodelt omadusi eraldada.
2. Pika lühiajalise mälu (LSTM) võrgud
Pika lühiajalise mälu (LSTM) võrgud luuakse regulaarsete korduvate närvivõrkude (RNN-de) puuduste kõrvaldamiseks. LSTM-võrgud sobivad ideaalselt ülesannete jaoks, mis nõuavad andmejadade töötlemist aja jooksul.
Need toimivad konkreetse mäluelemendi ja kolme väravamehhanismi abil.
Need reguleerivad teabe liikumist rakku ja sealt välja. Sisendvärav, unustamisvärav ja väljundvärav on kolm väravat.
Sisendvärav reguleerib andmete liikumist mäluelemendisse, unustamisvärav reguleerib andmete kustutamist rakust ja väljundvärav reguleerib andmevoogu rakust välja.
Mis on nende tähtsus?
LSTM-võrgud on kasulikud, kuna need suudavad edukalt esitada ja prognoosida pikaajaliste suhetega andmejadasid. Nad saavad salvestada ja säilitada teavet eelmiste sisendite kohta, võimaldades neil teha täpsemaid ennustusi tulevaste sisendite kohta.
Kõnetuvastus, käekirjatuvastus, loomuliku keele töötlemine ja piltide pealdised on vaid mõned rakendused, mis on kasutanud LSTM-võrke.
Kus me LSTM-võrke kasutame?
Paljud tarkvara- ja tehnoloogiarakendused kasutavad LSTM-võrke, sealhulgas kõnetuvastussüsteeme, loomulike keelte töötlemise tööriistu, nagu näiteks sentiment analüüs, masintõlkesüsteemid ning teksti- ja pildigenereerimissüsteemid.
Neid on kasutatud ka isejuhtivate autode ja robotite loomisel, samuti finantssektoris pettuste tuvastamiseks ja ennetamiseks. aktsiaturg liigutused.
3. Generatiivsed võistlevad võrgud (GAN-id)
GAN-id on a sügav õpe tehnikat, mida kasutatakse antud andmekogumiga sarnaste uute andmeproovide genereerimiseks. GAN-id koosnevad kahest närvivõrgud: üks, mis õpib tootma uusi näidiseid ja üks, mis õpib eristama ehtsaid ja genereeritud näidiseid.
Sarnase lähenemisviisi korral treenitakse neid kahte võrku koos, kuni generaator suudab genereerida näidiseid, mida ei saa tegelikest eristada.
Miks me kasutame GAN-e?
GAN-id on olulised tänu nende võimele toota kõrget kvaliteeti sünteetilised andmed mida saab kasutada mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas piltide ja videote tootmiseks, teksti genereerimiseks ja isegi muusika genereerimiseks.
GAN-e on kasutatud ka andmete suurendamiseks, mis on andmete genereerimine sünteetilised andmed reaalmaailma andmete täiendamiseks ja masinõppemudelite toimivuse parandamiseks.
Lisaks, luues sünteetilisi andmeid, mida saab kasutada mudelite koolitamiseks ja katsete jäljendamiseks, võivad GAN-id muuta selliseid sektoreid nagu meditsiin ja ravimiarendus.
GAN-ide rakendused
GAN-id võivad täiendada andmekogumeid, luua uusi pilte või filme ja isegi genereerida sünteetilisi andmeid teaduslike simulatsioonide jaoks. Lisaks on GAN-e võimalik kasutada mitmesugustes rakendustes, alates meelelahutusest kuni meditsiinini.
vanused ja videod. Näiteks NVIDIA StyleGAN2 on kasutatud kvaliteetsete fotode loomiseks kuulsustest ja kunstiteostest.
4. Deep Belief Networks (DBN-id)
Deep Belief Networks (DBN) on tehisintellekti süsteemid, mis saavad õppida andmetes mustreid tuvastama. Nad saavutavad selle, segmentides andmed väiksemateks ja väiksemateks tükkideks, saades neist igal tasandil põhjalikuma ülevaate.
DBN-id võivad andmetest õppida, ilma et neid teavitataks, mis need on (seda nimetatakse "järelevalveta õppimiseks"). See muudab need äärmiselt väärtuslikuks andmete mustrite tuvastamiseks, mida inimesel oleks raske või võimatu eristada.
Mis muudab DBN-id oluliseks?
DBN-id on olulised nende võime tõttu õppida andmete hierarhilisi esitusi. Neid esitusi saab kasutada mitmesuguste rakenduste jaoks, nagu klassifitseerimine, anomaaliate tuvastamine ja mõõtmete vähendamine.
DBN-ide võime viia läbi järelevalveta eelkoolitust, mis võib suurendada süvaõppe mudelite jõudlust minimaalsete märgistatud andmetega, on märkimisväärne eelis.
Millised on DBN-ide rakendused?
Üks olulisemaid rakendusi on objektide tuvastamine, milles DBN-e kasutatakse teatud tüüpi asjade (nt lennukid, linnud ja inimesed) tuvastamiseks. Neid kasutatakse ka piltide genereerimiseks ja klassifitseerimiseks, liikumistuvastuseks filmides ja loomuliku keele mõistmiseks hääle töötlemiseks.
Lisaks kasutatakse DBN-e tavaliselt inimeste asendi hindamiseks andmekogumites. DBN-id on suurepärane tööriist mitmesugustele tööstusharudele, sealhulgas tervishoid ja pangandus ning tehnoloogia.
5. Sügava tugevdamise õppevõrgustikud (DRL)
Sügav Tugevdusõpe Võrgud (DRL) integreerivad sügavaid närvivõrke tugevdavate õppemeetoditega, et võimaldada agentidel õppida keerulises keskkonnas katse-eksituse meetodil.
DRL-e kasutatakse selleks, et õpetada agentidele, kuidas optimeerida preemiasignaali, suheldes ümbritsevaga ja õppides nende vigadest.
Mis teeb need tähelepanuväärseks?
Neid on tõhusalt kasutatud mitmesugustes rakendustes, sealhulgas mängudes, robootikas ja autonoomses sõidus. DRL-id on olulised, kuna nad saavad õppida otse toorest sensoorsest sisendist, võimaldades agentidel teha otsuseid nende suhtluse põhjal keskkonnaga.
Olulised rakendused
DRL-e kasutatakse reaalsetes tingimustes, kuna need saavad hakkama keeruliste probleemidega.
DRL-id on lisatud mitmesse silmapaistvasse tarkvara- ja tehnilisse platvormi, sealhulgas OpenAI jõusaali, Unity ML-agendidja Google'i DeepMind Lab. AlphaGo, mille on loonud Google DeepmindNäiteks kasutab DRL-i, et mängida maailmameistri tasemel lauamängu Go.
Teine DRL-i kasutusala on robootikas, kus seda kasutatakse robotkäte liigutuste juhtimiseks, et täita selliseid ülesandeid nagu asjade haaramine või plokkide virnastamine. DRL-idel on palju kasutusvõimalusi ja need on kasulikud tööriistad koolitada agente õppima ja teha otsuseid keerulistes tingimustes.
6. Autoenkoodrid
Autoencoderid on huvitav tüüp Närvivõrgus mis on pälvinud huvi nii teadlaste kui ka andmeteadlaste seas. Need on põhimõtteliselt loodud andmete tihendamise ja taastamise õppimiseks.
Sisendandmed juhitakse läbi järjestikuste kihtide, mis vähendavad järk-järgult andmete mõõtmeid, kuni need surutakse kokku kitsaskohakihiks, millel on vähem sõlme kui sisend- ja väljundkihtidel.
Seda tihendatud esitust kasutatakse seejärel algsete sisendandmete taasloomiseks, kasutades kihtide jada, mis tõstavad järk-järgult andmete mõõtmed tagasi algsele kujule.
Miks see on oluline?
Autoencoders on selle oluline komponent sügav õpe sest need võimaldavad funktsioonide eraldamist ja andmete vähendamist.
Nad suudavad tuvastada sissetulevate andmete põhielemendid ja tõlkida need tihendatud kujule, mida saab seejärel rakendada muudele ülesannetele, nagu klassifitseerimine, rühmitamine või uute andmete loomine.
Kus me automaatkoodereid kasutame?
Anomaaliate tuvastamine, loomuliku keele töötlemine ja arvuti nägemine on vaid mõned valdkonnad, kus kasutatakse automaatkoodereid. Näiteks saab automaatkodeerijaid kasutada kujutiste tihendamiseks, pildi müra vähendamiseks ja pildi sünteesiks arvutinägemises.
Saame kasutada automaatkodeerijaid sellistes ülesannetes nagu teksti loomine, teksti kategoriseerimine ja teksti kokkuvõtete tegemine loomuliku keele töötlemisel. See suudab tuvastada anomaalset aktiivsust andmetes, mis kõrvalekalde tuvastamisel normist kõrvale kalduvad.
7. Kapslivõrgud
Kapslivõrgud on uus süvaõppe arhitektuur, mis töötati välja konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) asendamiseks.
Kapslivõrgud põhinevad ajuüksuste, mida nimetatakse kapsliteks, rühmitamise kontseptsioonil, mis vastutavad pildil teatud elemendi olemasolu tuvastamise eest ja kodeerivad selle atribuute, nagu orientatsioon ja asukoht, oma väljundvektoritesse. Seetõttu suudavad kapslivõrgud paremini hallata ruumilisi interaktsioone ja perspektiivide kõikumisi kui CNN-id.
Miks valime CNN-i asemel kapslivõrgud?
Kapslivõrgud on kasulikud, kuna need ületavad CNN-i raskusi pildil olevate üksuste vaheliste hierarhiliste suhete jäädvustamisel. CNN-id tunnevad ära erineva suurusega asju, kuid näevad vaeva, et mõista, kuidas need üksused üksteisega ühenduvad.
Kapslivõrgud seevastu saavad õppida ära tundma asju ja nende tükke, samuti seda, kuidas need pildile ruumiliselt paigutatakse, muutes need arvutinägemisrakenduste jaoks elujõuliseks konkurendiks.
Rakendusvaldkonnad
Kapslivõrgud on juba näidanud paljutõotavaid tulemusi mitmesugustes rakendustes, sealhulgas piltide klassifitseerimises, objektide tuvastamises ja pildi segmenteerimises.
Neid on kasutatud meditsiinifotodel asjade eristamiseks, inimeste äratundmiseks filmides ja isegi 3D-piltidest 2D-mudelite loomiseks.
Nende jõudluse suurendamiseks on kapslivõrgud kombineeritud teiste süvaõppe arhitektuuridega, nagu generatiivsed võistlevad võrgud (GAN) ja variatsioonilised automaatkodeerijad (VAE). Prognoositakse, et kapslivõrgud mängivad süvaõppe teaduse arenedes üha olulisemat rolli arvutinägemise tehnoloogiate täiustamisel.
Näiteks; Nibabel on hästi tuntud Pythoni tööriist neuroimaging failitüüpide lugemiseks ja kirjutamiseks. Piltide segmenteerimiseks kasutab see kapslivõrke.
8. Tähelepanupõhised mudelid
Tähelepanupõhiste mudelitena tuntud süvaõppe mudelid, tuntud ka kui tähelepanumehhanismid, püüavad suurendada teabe täpsust. masinõppe mudelid. Need mudelid töötavad, keskendudes sissetulevate andmete teatud funktsioonidele, mille tulemuseks on tõhusam ja tulemuslikum töötlemine.
Loomuliku keele töötlemise ülesannetes, nagu masintõlge ja sentimentide analüüs, on tähelepanumeetodid osutunud üsna edukaks.
Mis on nende tähtsus?
Tähelepanupõhised mudelid on kasulikud, kuna võimaldavad tõhusamalt ja tõhusamalt töödelda keerulisi andmeid.
Traditsioonilised närvivõrgud hindama kõiki sisendandmeid võrdselt olulisteks, mille tulemuseks on aeglasem töötlemine ja vähenenud täpsus. Tähelepanu pööramise protsessid keskenduvad sisendandmete olulistele aspektidele, võimaldades kiiremaid ja täpsemaid ennustusi.
Kasutusvaldkonnad
Tehisintellekti valdkonnas on tähelepanumehhanismidel lai valik rakendusi, sealhulgas loomuliku keele töötlemine, pildi- ja helituvastus ning isegi juhita sõidukid.
Tähelepanu pööramise meetodeid saab kasutada näiteks masintõlke parandamiseks loomuliku keele töötlemisel, võimaldades süsteemil keskenduda teatud sõnadele või fraasidele, mis on konteksti jaoks olulised.
Autonoomsete autode tähelepanu pööramise meetodeid saab kasutada selleks, et aidata süsteemil keskenduda teatud objektidele või väljakutsetele selle ümbruses.
9. Trafovõrgud
Trafovõrgud on süvaõppe mudelid, mis uurivad ja toodavad andmejadasid. Need toimivad nii, et töötlevad sisendjada ühe elemendi kaupa ja toodavad sama või erineva pikkusega väljundjada.
Trafovõrgud, erinevalt standardsetest järjestus-järjestusmudelitest, ei töötle järjestusi korduvate närvivõrkude (RNN) abil. Selle asemel kasutavad nad järjestuse osade vaheliste seoste õppimiseks enesetähelepanu.
Mis on trafovõrkude tähtsus?
Trafovõrgud on viimastel aastatel muutunud populaarsemaks tänu nende paremale toimimisele loomuliku keele töötlemise töökohtades.
Need sobivad eriti hästi tekstiloomeülesanneteks nagu keeletõlge, teksti kokkuvõte ja vestluse loomine.
Trafovõrgud on arvutuslikult oluliselt tõhusamad kui RNN-põhised mudelid, mistõttu on need eelistatud valik suuremahuliste rakenduste jaoks.
Kust leida trafovõrke?
Trafovõrke kasutatakse laialdaselt paljudes rakendustes, eelkõige loomuliku keele töötlemisel.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) seeria on silmapaistev trafopõhine mudel, mida on kasutatud selliste ülesannete jaoks nagu keele tõlkimine, teksti kokkuvõte ja vestlusrobotite loomine.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on veel üks levinud trafopõhine mudel, mida on kasutatud loomuliku keele mõistmise rakendustes, nagu küsimustele vastamine ja sentimentide analüüs.
Mõlemad GPT ja BERT loodi koos PyTorch, avatud lähtekoodiga süvaõpperaamistik, mis on olnud populaarne trafopõhiste mudelite arendamiseks.
10. Piiratud Boltzmanni masinad (spiraalköiteseadised)
Piiratud Boltzmanni masinad (RBM) on omamoodi järelevalveta närvivõrk, mis õpib generatiivsel viisil. Tänu nende võimele õppida ja kõrgmõõtmelistest andmetest olulisi omadusi eraldada on neid laialdaselt kasutatud masinõppe ja süvaõppe valdkonnas.
spiraalköiteseadised koosnevad kahest nähtavast ja peidetud kihist, kusjuures iga kiht koosneb neuronite rühmast, mis on ühendatud kaalutud servadega. RBM-id on loodud sisendandmeid kirjeldava tõenäosusjaotuse õppimiseks.
Mis on piiratud kasutusega Boltzmanni masinad?
RBM-id kasutavad generatiivset õppimisstrateegiat. RBM-ides peegeldab nähtav kiht sisendandmeid, maetud kiht aga kodeerib sisendandmete omadusi. Nähtavate ja varjatud kihtide raskused näitavad nende lüli tugevust.
spiraalköiteseadised reguleerivad treeningu ajal kihtide vahelisi raskusi ja nihkeid, kasutades tehnikat, mida nimetatakse kontrastiivseks lahknemiseks. Kontrastiivne lahknevus on järelevalveta õppimisstrateegia, mis maksimeerib mudeli prognoosimise tõenäosust.
Mis tähtsus on piiratud Boltzmanni masinatel?
spiraalköiteseadised on olulised masinõpe ja sügav õppimine, sest nad saavad õppida ja eraldada olulised omadused suurtest andmemahtudest.
Need on pildi- ja kõnetuvastuse jaoks väga tõhusad ning neid on kasutatud mitmesugustes rakendustes, nagu soovitussüsteemid, anomaaliate tuvastamine ja mõõtmete vähendamine. RBM-id võivad leida mustreid suurtest andmekogumitest, mille tulemuseks on suurepärased prognoosid ja arusaamad.
Kus saab piirangutega Boltzmanni masinaid kasutada?
spiraalköiteseadiste rakendused hõlmavad mõõtmete vähendamise, anomaaliate tuvastamise ja soovituste süsteeme. RBM-id on eriti kasulikud sentimentide analüüsimisel ja teema modelleerimine loomuliku keele töötlemise kontekstis.
Sügavad uskumusvõrgud, omamoodi närvivõrk, mida kasutatakse hääle ja pildi tuvastamiseks, kasutavad ka RBM-e. Deep Belief Networki tööriistakast, TensorFlowja Theano on mõned konkreetsed näited tarkvarast või tehnoloogiast, mis kasutab spiraalköiteseadiseid.
Pakkima
Süvaõppe mudelid on muutumas üha olulisemaks erinevates tööstusharudes, sealhulgas kõnetuvastuses, loomuliku keele töötlemises ja arvutinägemises.
Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) ja korduvad närvivõrgud (RNN-id) on näidanud kõige lootustandvamaid ja neid kasutatakse laialdaselt paljudes rakendustes, kuid kõigil süvaõppe mudelitel on oma eelised ja puudused.
Kuid teadlased uurivad endiselt piiratud Boltzmanni masinaid (RBM) ja muid süvaõppe mudelite sorte, kuna ka neil on erilised eelised.
Eeldatakse uute ja loominguliste mudelite loomist, kuna süvaõppe valdkond areneb jätkuvalt, et tulla toime raskemate probleemidega
Jäta vastus