何年もの間、ディープ ラーニングはテクノロジーの見出しを飾ってきました。 そして、その理由を理解するのは簡単です。
この人工知能の分野は、ヘルスケアから銀行、輸送に至るまでの分野を変革し、これまで考えられなかった進歩を可能にしています。
ディープ ラーニングは、膨大な量のデータから複雑なパターンを抽出して予測することを学習する一連の高度なアルゴリズムに基づいて構築されています。
この投稿では、畳み込みニューラル ネットワークから敵対的生成ネットワーク、長期短期記憶ネットワークまで、最適な 15 の深層学習アルゴリズムを見ていきます。
この投稿は、あなたが 深層学習の初心者または専門家.
1. 変圧器ネットワーク
変圧器ネットワークの変革 コンピュータビジョン 自然言語処理 (NLP) アプリケーション。 着信データを分析し、注意プロセスを採用して長期的な関係を捉えます。 これにより、従来のシーケンスからシーケンスへのモデルよりも高速になります。
変圧器ネットワークは、Vaswani らによる出版物「Attention Is All You Need」で最初に説明されました。
それらは、エンコーダーとデコーダー (2017) で構成されます。 変換モデルは、次のようなさまざまな NLP アプリケーションでパフォーマンスを実証しています。 感情分析、テキストの分類、および機械翻訳。
Transformer ベースのモデルは、アプリケーションのコンピューター ビジョンでも利用できます。 オブジェクト認識と画像キャプションを実行できます。
2. 長短期記憶ネットワーク (LSTM)
長短期記憶ネットワーク (LSTM) は、 ニューラルネットワーク シーケンシャル入力を処理するために特に構築されています。 彼らは、昔の知識を思い出すことができ、不要な情報を忘れることができるため、「ロング・ショートターム」と呼ばれています。
LSTM は、ネットワーク内の情報の流れを管理するいくつかの「ゲート」を介して動作します。 情報が重要であると判断されるかどうかに応じて、これらのゲートはそれを受け入れるか、または防ぐことができます。
この手法により、LSTM は、音声認識、自然言語処理、時系列予測などのタスクにとって重要な、過去の時間ステップからの情報を想起または忘れることができます。
LSTM は、評価または予測が必要なシーケンシャル データがある場合に非常に役立ちます。 それらは、音声認識ソフトウェアで話し言葉をテキストに変換するためによく使用されます。 株式市場 以前のデータに基づいて将来の価格を予測するための分析。
3. 自己組織化マップ (SOM)
SOMは一種の人工物です 学習できるニューラル ネットワーク 低次元環境で複雑なデータを表現します。 この方法は、高次元の入力データを XNUMX 次元のグリッドに変換することによって動作し、各ユニットまたはニューロンは入力空間の異なる部分を表します。
ニューロンは相互にリンクされてトポロジー構造を作成し、学習して入力データに適応できるようにします。 つまり、SOM は教師なし学習に基づいています。
アルゴリズムは必要ありません ラベル付きデータ から学ぶ。 代わりに、入力データの統計的特徴を使用して、変数間のパターンと相関関係を発見します。
トレーニング段階では、ニューロンは入力データの最良の指標となるために競合します。 そして、それらは意味のある構造に自己組織化します。 SOM には、画像認識や音声認識、データ マイニング、パターン認識など、幅広い用途があります。
それらは次の場合に役立ちます 複雑なデータの視覚化、関連するデータ ポイントのクラスタリング、および異常または異常値の検出。
4.深層強化学習
深い 強化学習 エージェントが報酬システムに基づいて意思決定を行うように訓練される一種の機械学習です。 エージェントが周囲と対話し、試行錯誤を経て学習できるようにすることで機能します。
エージェントは、実行するすべてのアクションに対して報酬を受け取ります。その目的は、時間の経過とともにその利点を最適化する方法を学習することです。 これは、エージェントにゲームのプレイ、自動車の運転、さらにはロボットの管理を教えるために使用できます。
Q-Learning は、よく知られている深層強化学習手法です。 これは、特定の状態で特定のアクションを実行することの価値を評価し、エージェントが環境と対話するときにその推定値を更新することによって機能します。
次に、エージェントはこれらの推定を利用して、どのアクションが最大の報酬をもたらす可能性が最も高いかを判断します。 Q-Learning は、エージェントを教育して Atari ゲームをプレイしたり、データ センターでのエネルギー使用を改善したりするために使用されています。
Deep Q-Networks は、もう XNUMX つの有名な深層強化学習法 (DQN) です。 DQN は、テーブルではなくディープ ニューラル ネットワークを使用してアクション値を推定するという点で、Q ラーニングに似ています。
これにより、多数の代替アクションを使用して巨大で複雑な設定を処理できます。 DQN は、エージェントが Go や Dota 2 などのゲームをプレイできるようにトレーニングしたり、歩くことを学習できるロボットを作成したりするために使用されてきました。
5. リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
RNN は、内部状態を維持しながらシーケンシャル データを処理できる一種のニューラル ネットワークです。 本を読んでいる人に似ていると考えてください。各単語は、その前にある単語と関連して消化されます。
したがって、RNN は、音声認識、言語翻訳、フレーズ内の次の単語の予測などのタスクに最適です。
RNN は、フィードバック ループを使用して、各タイム ステップの出力を次のタイム ステップの入力に接続することによって機能します。 これにより、ネットワークは以前の時間ステップ情報を利用して、将来の時間ステップの予測を通知できます。 残念ながら、これは RNN が勾配消失問題に対して脆弱であることも意味します。この問題では、トレーニングに使用される勾配が非常に小さくなり、ネットワークが長期的な関係を学習するのに苦労します。
この明らかな制約にもかかわらず、RNN は幅広いアプリケーションで使用されています。 これらのアプリケーションには、自然言語処理、音声認識、さらには音楽制作が含まれます。
Google翻訳たとえば、RNN ベースのシステムを使用して複数の言語に翻訳し、仮想アシスタントである Siri は RNN ベースのシステムを使用して音声を検出します。 RNN は、株価の予測やリアルなテキストやグラフィックの作成にも使用されています。
6.カプセルネットワーク
カプセル ネットワークは、データのパターンと相関関係をより効果的に特定できる新しい種類のニューラル ネットワーク設計です。 それらは、入力の特定の側面をエンコードする「カプセル」にニューロンを編成します。
このようにして、より正確な予測を行うことができます。 カプセル ネットワークは、多数のカプセル レイヤーを使用することにより、入力データから徐々に複雑なプロパティを抽出します。
Capsule Networks の技術により、与えられた入力の階層表現を学習できます。 カプセル間で通信することにより、画像内のアイテム間の空間的接続を適切にエンコードできます。
オブジェクトの識別、画像のセグメンテーション、および自然言語処理はすべて、カプセル ネットワークのアプリケーションです。
カプセル ネットワークは、 自動運転 技術。 これらは、システムが自動車、人、交通標識などのアイテムを認識して区別するのに役立ちます。 これらのシステムは、環境内のオブジェクトの動作についてより正確な予測を行うことで、衝突を回避できます。
7. 変分オートエンコーダー (VAE)
VAE は、教師なし学習に使用される深層学習ツールの一種です。 データを低次元空間にエンコードし、それを元の形式にデコードすることで、データ内のパターンを見つけることを学習する可能性があります。
うさぎを帽子に変えてうさぎに戻す魔法使いのような存在です。 VAE は、リアルなビジュアルや音楽を生成するのに役立ちます。 また、それらを使用して、元のデータに匹敵する新しいデータを生成できます。
VAE は秘密のコードブレーカーに似ています。 彼らは根底にあるものを発見することができます データの構造 パズルを分解するのと同じように、より単純なビットに分解します。 彼らはその情報を利用して、パーツを整理した後、元のように見える新しいデータを構築することがあります.
これは、巨大なファイルを圧縮したり、特定のスタイルで新鮮なグラフィックや音楽を作成したりするのに便利です。 VAE は、ニュース記事や音楽の歌詞などの新鮮なコンテンツを作成することもできます。
8. Generative Adversarial Networks (GAN)
GAN (Generative Adversarial Networks) は、元のデータに似た新しいデータを生成するディープ ラーニング システムの一種です。 これらは、生成ネットワークと識別ネットワークの XNUMX つのネットワークをトレーニングすることによって機能します。
ジェネレーターは、元のデータに匹敵する新しいデータを生成します。
そして、ディスクリミネーターは元のデータと作成されたデータを区別しようとします。 XNUMX つのネットワークは連携してトレーニングされ、ジェネレーターはディスクリミネーターを欺こうとし、ディスクリミネーターは元のデータを適切に識別しようとします。
GAN は、偽造者と探偵の間のクロスであると考えてください。 ジェネレーターは偽造者と同様に機能し、オリジナルに似た新しいアートワークを生成します。
弁別器は、本物のアートワークと偽造品を区別しようとする探偵として機能します。 XNUMX つのネットワークは連携してトレーニングされ、生成器はもっともらしい偽物を作成する能力が向上し、弁別器はそれを認識する能力が向上します。
GAN には、人間や動物のリアルな写真の作成から、新しい音楽や文章の作成まで、さまざまな用途があります。 また、生成されたデータを実際のデータと組み合わせて、機械学習モデルをトレーニングするためのより大きなデータセットを構築することを含む、データ拡張にも使用できます。
9. ディープ Q ネットワーク (DQN)
ディープ Q ネットワーク (DQN) は、一種の意思決定強化学習アルゴリズムです。 それらは、特定の条件で特定のアクションを実行した場合に期待される報酬を予測する Q 関数を学習することによって機能します。
Q 関数は試行錯誤によって学習され、アルゴリズムはさまざまなアクションを試行し、結果から学習します。
のように考えてください ビデオゲーム キャラクターがさまざまなアクションを試し、どれが成功につながるかを発見してください! DQN はディープ ニューラル ネットワークを使用して Q 関数をトレーニングし、困難な意思決定タスクに効果的なツールとなります。
彼らは、囲碁やチェスなどのゲームや、ロボット工学や自動運転車で人間のチャンピオンを打ち負かしたことさえあります。 全体として、DQN は経験から学び、時間の経過とともに意思決定スキルを向上させます。
10. 放射基底関数ネットワーク (RBFN)
放射基底関数ネットワーク (RBFN) は、関数を近似し、分類タスクを実行するために使用される一種のニューラル ネットワークです。 それらは、放射基底関数のコレクションを使用して、入力データを高次元空間に変換することによって機能します。
ネットワークの出力は基底関数の線形結合であり、各放射基底関数は入力空間の中心点を表します。
RBFN は、入出力の相互作用が複雑な状況で特に効果的であり、教師あり学習や教師なし学習など、さまざまな手法を使用して教えることができます。 それらは、金融予測から画像認識、音声認識、医療診断まで、あらゆる用途に使用されてきました。
RBFN を一連のアンカー ポイントを使用して困難な地形を横断する GPS システムと考えてください。 ネットワークの出力は、放射基底関数を表すアンカー ポイントの組み合わせです。
RBFN を使用することで、複雑な情報を閲覧し、シナリオがどうなるかについて正確な予測を生成できます。
11. 多層パーセプトロン (MLP)
多層パーセプトロン (MLP) と呼ばれるニューラル ネットワークの典型的な形式は、分類や回帰などの教師あり学習タスクに使用されます。 それらは、リンクされたノードまたはニューロンのいくつかの層を積み重ねることによって動作し、各層は着信データを非線形に変更します。
MLP では、各ニューロンは下の層のニューロンから入力を取得し、上の層のニューロンに信号を送信します。 各ニューロンの出力は、ネットワークに非線形性を与える活性化関数を使用して決定されます。
複数の隠れ層を持つことができるため、入力データの洗練された表現を学習できます。
MLP は、感情分析、不正行為の検出、音声および画像の認識など、さまざまなタスクに適用されています。 MLP は、困難な事件を解決するために協力する捜査官のグループと比較される場合があります。
それぞれが特定の専門分野を持っているという事実にもかかわらず、一緒に、彼らは事実をつなぎ合わせて犯罪を解決することができます.
12. 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
画像とビデオは、ニューラル ネットワークの一種である畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して処理されます。 それらは、一連の学習可能なフィルターまたはカーネルを使用して機能し、入力データから重要な特性を抽出します。
フィルターは入力画像上を滑走し、畳み込みを実行して、画像の重要な側面をキャプチャする機能マップを構築します。
CNN は画像特性の階層表現を学習できるため、膨大な量の視覚データが関係する状況で特に役立ちます。 オブジェクト検出、画像分類、顔検出など、いくつかのアプリケーションでそれらが利用されています。
CNN を、いくつかのブラシを使用して傑作を作成する画家と考えてください。 各ブラシはカーネルであり、アーティストは多くのカーネルを混ぜ合わせて複雑でリアルなイメージを構築できます。 CNNを活用することで、写真から重要な特徴を抽出し、それらを利用して画像の内容を正確に予測できます。
13. ディープ・ビリーフ・ネットワーク (DBN)
DBN は、次元削減や特徴学習などの教師なし学習タスクに使用されるニューラル ネットワークの形式です。 それらは、入力データを再構成することを学習できる XNUMX 層のニューラル ネットワークである制限付きボルツマン マシン (RBM) のいくつかの層を積み重ねることによって機能します。
DBN は、入力のコンパクトで効率的な表現を学習できるため、高次元データの問題に非常に役立ちます。 それらは、音声認識から画像の分類、創薬まで、あらゆるものに利用されてきました。
たとえば、研究者は DBN を使用して、薬剤候補のエストロゲン受容体への結合親和性を推定しました。 DBN は、一連の化学的特性と結合親和性に基づいてトレーニングされ、新薬候補の結合親和性を正確に予測することができました。
これは、医薬品開発やその他の高次元データ アプリケーションにおける DBN の使用を強調しています。
14.オートエンコーダー
オートエンコーダーは、教師なし学習タスクに利用されるニューラル ネットワークです。 入力データを再構築することを目的としています。これは、情報をコンパクトな表現にエンコードし、元の入力にデコードすることを学習することを意味します。
オートエンコーダーは、データ圧縮、ノイズ除去、および異常検出に非常に効果的です。 それらは、オートエンコーダーのコンパクトな表現が教師あり学習タスクに供給される機能学習にも使用できます。
オートエンコーダーは、クラスでメモを取る学生と考えてください。 学生は講義を聞き、最も関連性の高いポイントを簡潔かつ効率的な方法で書き留めます。
後で、生徒はメモを使用してレッスンを学習し、覚えることができます。 一方、オートエンコーダーは、入力データをコンパクトな表現にエンコードします。これは、その後、異常検出やデータ圧縮などのさまざまな目的に使用できます。
15. 制限付きボルツマン マシン (RBM)
RBM (制限付きボルツマン マシン) は、教師なし学習タスクに使用される生成型ニューラル ネットワークの一種です。 それらは、可視層と非表示層で構成され、各層にニューロンがあり、リンクされていますが、同じ層内にはありません。
RBM は、コントラスト ダイバージェンスと呼ばれる手法を使用してトレーニングされます。この手法では、トレーニング データの確率を最適化するために、可視レイヤーと非表示レイヤーの間の重みを変更する必要があります。 RBM は、学習した分布からサンプリングしてトレーニングした後、新しいデータを作成する場合があります。
画像と音声の認識、協調フィルタリング、異常検出はすべて、RBM を採用したアプリケーションです。 また、ユーザーの行動からパターンを学習することで、カスタマイズされたレコメンデーションを作成するレコメンデーション システムでも利用されています。
RBM は、高次元データのコンパクトで効率的な表現を作成するために、特徴学習にも使用されています。
地平線上のまとめと有望な開発
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などのディープ ラーニング手法は、最も高度な人工知能アプローチの XNUMX つです。 CNN は画像と音声の認識を変革し、RNN は自然言語処理とシーケンシャル データ分析を大幅に進歩させました。
これらのアプローチの進化における次のステップは、効率とスケーラビリティの向上に焦点を当てる可能性が高く、より大規模で複雑なデータセットを分析できるようにするだけでなく、解釈可能性とラベルの少ないデータから学習する能力を強化することです。
深層学習は、その進展に伴い、ヘルスケア、金融、自律システムなどの分野でブレークスルーをもたらす可能性を秘めています。
コメントを残す