წლების განმავლობაში ღრმა სწავლება ტექნოლოგიების სათაურები იყო. და მარტივია იმის გაგება, თუ რატომ.
ხელოვნური ინტელექტის ეს ფილიალი გარდაქმნის სექტორებს, დაწყებული ჯანდაცვის დაწყებული, საბანკო და ტრანსპორტით დამთავრებული, რაც საშუალებას აძლევს აქამდე წარმოუდგენელ წინსვლას.
ღრმა სწავლება აგებულია დახვეწილი ალგორითმების ერთობლიობაზე, რომლებიც სწავლობენ რთული შაბლონების ამოღებას და წინასწარმეტყველებას მონაცემთა დიდი მოცულობიდან.
ამ პოსტში განვიხილავთ ღრმა სწავლის საუკეთესო 15 ალგორითმს, კონვოლუციური ნერვული ქსელებიდან გენერაციულ საპირისპირო ქსელებამდე და გრძელვადიანი მოკლე მეხსიერების ქსელებამდე.
ეს პოსტი მოგცემთ არსებით ინფორმაციას იმის შესახებ, ხართ თუ არა დამწყები ან ღრმა სწავლის ექსპერტი.
1. სატრანსფორმატორო ქსელები
ტრანსფორმატორის ქსელები გარდაიქმნა კომპიუტერული ხედვა და ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) აპლიკაციები. ისინი აანალიზებენ შემოსულ მონაცემებს და იყენებენ ყურადღების პროცესებს გრძელვადიანი ურთიერთობების დასაფიქსირებლად. ეს მათ უფრო სწრაფს ხდის, ვიდრე ჩვეულებრივი თანმიმდევრობა-მიმდევრობის მოდელები.
სატრანსფორმატორო ქსელები პირველად იქნა აღწერილი ვასვანის და სხვების მიერ პუბლიკაციაში "ყურადღება ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ".
ისინი შედგება შიფრატორისა და დეკოდერისგან (2017). ტრანსფორმატორის მოდელმა აჩვენა შესრულება სხვადასხვა NLP აპლიკაციებში, მათ შორის განწყობის ანალიზი, ტექსტის კატეგორიზაცია და მანქანური თარგმანი.
ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას კომპიუტერულ ხედვაში აპლიკაციებისთვის. მათ შეუძლიათ შეასრულონ ობიექტების ამოცნობა და გამოსახულების წარწერა.
2. გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელები (LSTMs)
გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელები (LSTM) არის ფორმა ნერვული ქსელის განსაკუთრებით შექმნილია თანმიმდევრული შეყვანისთვის. მათ მოიხსენიებენ, როგორც "გრძელვადიან მოკლევადიან პერსპექტივას", რადგან მათ შეუძლიათ გაიხსენონ დიდი ხნის წინ მიღებული ცოდნა და ასევე დაივიწყონ არასაჭირო ინფორმაცია.
LSTM ფუნქციონირებს ზოგიერთი „კარიბჭის“ მეშვეობით, რომელიც მართავს ინფორმაციის ნაკადს ქსელში. იმის მიხედვით, რამდენად მნიშვნელოვანია ინფორმაცია შეფასდეს თუ არა, ამ კარიბჭეებს შეუძლიათ ან შეუშვან იგი ან თავიდან აიცილონ იგი.
ეს ტექნიკა საშუალებას აძლევს LSTM-ებს გაიხსენონ ან დაივიწყონ ინფორმაცია წარსული დროის საფეხურებიდან, რაც გადამწყვეტია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა მეტყველების ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და დროის სერიების პროგნოზირება.
LSTM ძალიან მომგებიანია ნებისმიერ შემთხვევაში, როდესაც თქვენ გაქვთ თანმიმდევრული მონაცემები, რომლებიც უნდა შეფასდეს ან პროგნოზირდეს. ისინი ხშირად გამოიყენება ხმის ამოცნობის პროგრამულ უზრუნველყოფაში სალაპარაკო სიტყვების ტექსტად გადასაყვანად საფონდო ბაზარზე ანალიზი წინა მონაცემებზე დაყრდნობით მომავალი ფასების პროგნოზირებისთვის.
3. თვითორგანიზებული რუკები (SOM)
SOM-ები ერთგვარი ხელოვნურია ნერვული ქსელი, რომელსაც შეუძლია სწავლა და წარმოადგენს რთულ მონაცემებს დაბალგანზომილებიან გარემოში. მეთოდი მუშაობს მაღალგანზომილებიანი შეყვანის მონაცემების ორგანზომილებიან ბადეში გარდაქმნით, სადაც თითოეული ერთეული ან ნეირონი წარმოადგენს შეყვანის სივრცის განსხვავებულ ნაწილს.
ნეირონები ერთმანეთთან არის დაკავშირებული და ქმნიან ტოპოლოგიურ სტრუქტურას, რაც მათ საშუალებას აძლევს ისწავლონ და შეცვალონ შეყვანის მონაცემები. ასე რომ, SOM დაფუძნებულია უკონტროლო სწავლაზე.
ალგორითმი არ არის საჭირო ეტიკეტირებული მონაცემები რომ ვისწავლოთ. ამის ნაცვლად, ის იყენებს შეყვანის მონაცემების სტატისტიკურ მახასიათებლებს, რათა აღმოაჩინოს შაბლონები და კორელაციები ცვლადებს შორის.
ტრენინგის ეტაპზე ნეირონები ეჯიბრებიან შეყვანის მონაცემების საუკეთესო მითითებას. და, ისინი თვითორგანიზებულნი არიან შინაარსობრივ სტრუქტურაში. SOM-ებს აქვთ აპლიკაციების ფართო სპექტრი, მათ შორის გამოსახულების და მეტყველების ამოცნობა, მონაცემთა მოპოვება და ნიმუშის ამოცნობა.
ისინი სასარგებლოა რთული მონაცემების ვიზუალიზაცია, დაკავშირებული მონაცემების წერტილების დაჯგუფება და ანომალიების ან გამოკვეთის გამოვლენა.
4. ღრმა განმტკიცების სწავლა
ღრმა გამაგრების სწავლა არის ერთგვარი მანქანათმცოდნეობა, რომელშიც აგენტი გაწვრთნილია გადაწყვეტილების მისაღებად ჯილდოს სისტემის საფუძველზე. ის ფუნქციონირებს იმით, რომ აგენტს აძლევს საშუალებას იმოქმედოს მის გარემოსთან და ისწავლოს საცდელი და შეცდომის საშუალებით.
აგენტი დაჯილდოვდება ყოველი ქმედებისთვის, რომელსაც აკეთებს და მისი მიზანია ისწავლოს როგორ მოახდინოს მისი უპირატესობების ოპტიმიზაცია დროთა განმავლობაში. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას აგენტებისთვის თამაშების სწავლების, მანქანების მართვისა და რობოტების მართვისთვისაც კი.
Q-Learning არის ღრმა განმტკიცების სწავლის ცნობილი მეთოდი. ის მოქმედებს კონკრეტულ მდგომარეობაში გარკვეული მოქმედების შესრულების ღირებულების შეფასებით და ამ შეფასების განახლებით, რადგან აგენტი ურთიერთქმედებს გარემოსთან.
შემდეგ აგენტი იყენებს ამ შეფასებებს იმის დასადგენად, თუ რომელი ქმედება ყველაზე დიდი ჯილდოს მომტანია. Q-Learning გამოიყენებოდა აგენტების აღზრდა Atari თამაშების სათამაშოდ, ასევე ენერგიის მოხმარების გასაუმჯობესებლად მონაცემთა ცენტრებში.
Deep Q-Networks არის კიდევ ერთი ცნობილი ღრმა განმტკიცების სწავლის მეთოდი (DQN). DQN მსგავსია Q-Learning-ის იმით, რომ ისინი აფასებენ მოქმედების მნიშვნელობებს ღრმა ნერვული ქსელის გამოყენებით და არა ცხრილის გამოყენებით.
ეს მათ საშუალებას აძლევს გაუმკლავდნენ უზარმაზარ, რთულ პარამეტრებს მრავალი ალტერნატიული მოქმედებით. DQN გამოიყენებოდა აგენტების მოსამზადებლად თამაშების სათამაშოდ, როგორიცაა Go და Dota 2, ასევე რობოტების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ სიარულის სწავლა.
5. განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNNs)
RNN არის ერთგვარი ნერვული ქსელი, რომელსაც შეუძლია თანმიმდევრული მონაცემების დამუშავება შიდა მდგომარეობის შენარჩუნებისას. ჩათვალეთ, რომ მსგავსია ადამიანი, რომელიც კითხულობს წიგნს, სადაც თითოეული სიტყვა შეიწოვება მის წინ წამოსულებთან მიმართებაში.
ამიტომ RNN იდეალურია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა მეტყველების ამოცნობა, ენის თარგმნა და ფრაზის შემდეგი სიტყვის პროგნოზირებაც კი.
RNN-ები მუშაობენ უკუკავშირის მარყუჟების გამოყენებით, რათა დააკავშირონ ყოველი ნაბიჯის გამოსავალი შემდეგი დროის საფეხურის შეყვანასთან. ეს საშუალებას აძლევს ქსელს გამოიყენოს წინასწარი დროის საფეხურის ინფორმაცია, რათა აცნობოს თავისი პროგნოზები მომავალი დროის ნაბიჯებისთვის. სამწუხაროდ, ეს ასევე ნიშნავს, რომ RNN-ები დაუცველნი არიან გრადიენტის გაქრობის საკითხის მიმართ, რომლის დროსაც ტრენინგისთვის გამოყენებული გრადიენტები ძალიან მცირე ხდება და ქსელი იბრძვის გრძელვადიანი ურთიერთობების სწავლისთვის.
მიუხედავად ამ აშკარა შეზღუდვისა, RNN-ებმა იპოვეს გამოყენება აპლიკაციების ფართო სპექტრში. ეს აპლიკაციები მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავებას, მეტყველების ამოცნობას და მუსიკის წარმოებასაც კი.
გუგლის თარგმანიმაგალითად, იყენებს RNN-ზე დაფუძნებულ სისტემას სხვადასხვა ენებზე თარგმნისთვის, ხოლო Siri, ვირტუალური ასისტენტი, იყენებს RNN-ზე დაფუძნებულ სისტემას ხმის ამოსაცნობად. RNN ასევე გამოიყენებოდა აქციების ფასების პროგნოზირებისთვის და რეალისტური ტექსტისა და გრაფიკის შესაქმნელად.
6. კაფსულის ქსელები
Capsule Networks არის ახალი ტიპის ნერვული ქსელის დიზაინი, რომელსაც შეუძლია მონაცემების შაბლონებისა და კორელაციების უფრო ეფექტურად იდენტიფიცირება. ისინი აწყობენ ნეირონებს „კაფსულებად“, რომლებიც კოდირებენ შეყვანის გარკვეულ ასპექტებს.
ამ გზით მათ შეუძლიათ უფრო ზუსტი პროგნოზების გაკეთება. კაფსულების ქსელები იღებენ თანდათან რთულ თვისებებს შეყვანის მონაცემებიდან კაფსულების მრავალი ფენის გამოყენებით.
Capsule Networks-ის ტექნიკა საშუალებას აძლევს მათ ისწავლონ მოცემული შეყვანის იერარქიული წარმოდგენები. მათ შეუძლიათ სწორად დაშიფრონ სივრცითი კავშირები სურათის შიგნით არსებულ ელემენტებს შორის კაფსულებს შორის კომუნიკაციით.
ობიექტების იდენტიფიკაცია, სურათის სეგმენტაცია და ბუნებრივი ენის დამუშავება კაფსულის ქსელების ყველა პროგრამაა.
კაფსულის ქსელებს აქვთ დასაქმების პოტენციალი ავტონომიური მართვა ტექნოლოგიები. ისინი ეხმარებიან სისტემას ამოიცნოს და განასხვავოს ისეთი ნივთები, როგორიცაა მანქანები, ადამიანები და საგზაო ნიშნები. ამ სისტემებს შეუძლიათ თავიდან აიცილონ შეჯახება მათ გარემოში ობიექტების ქცევის შესახებ უფრო ზუსტი პროგნოზების გაკეთებით.
7. ვარიაციური ავტოკოდერები (VAE)
VAE არის ღრმა სწავლის ინსტრუმენტი, რომელიც გამოიყენება უკონტროლო სწავლისთვის. მონაცემთა დაშიფვრით დაბალ განზომილებიან სივრცეში და შემდეგ მათი თავდაპირველ ფორმატში გაშიფვრით, მათ შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემების ნიმუშების ამოცნობა.
ისინი ჯადოქარს ჰგვანან, რომელსაც შეუძლია კურდღლის ქუდად გადაქცევა და შემდეგ კურდღლად დაბრუნება! VAE-ები სასარგებლოა რეალისტური ვიზუალის ან მუსიკის შესაქმნელად. და, მათი გამოყენება შესაძლებელია ახალი მონაცემების შესაქმნელად, რომლებიც შედარებულია თავდაპირველ მონაცემებთან.
VAE მსგავსია საიდუმლო კოდის გამტეხის. მათ შეუძლიათ აღმოაჩინონ საფუძვლიანი მონაცემთა სტრუქტურა უფრო მარტივ ნაწილებად დაყოფით, ისევე როგორც თავსატეხის დაშლა. მათ შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ინფორმაცია ნაწილების დალაგების შემდეგ ახალი მონაცემების შესაქმნელად, რომლებიც ორიგინალს ჰგავს.
ეს შეიძლება იყოს მოსახერხებელი უზარმაზარი ფაილების შეკუმშვისთვის ან ახალი გრაფიკის ან მუსიკის წარმოებისთვის გარკვეულ სტილში. VAE-ებს ასევე შეუძლიათ ახალი შინაარსის შექმნა, როგორიცაა ახალი ამბები ან მუსიკალური ტექსტები.
8. გენერაციული საპირისპირო ქსელები (GANs)
GANs (Generative Adversarial Networks) არის ღრმა სწავლის სისტემის ფორმა, რომელიც წარმოქმნის ახალ მონაცემებს, რომლებიც წააგავს ორიგინალს. ისინი მუშაობენ ორი ქსელის მომზადებით: გენერატორი და დისკრიმინატორი ქსელი.
გენერატორი აწარმოებს ახალ მონაცემებს, რომლებიც შედარებულია ორიგინალთან.
ხოლო, დისკრიმინატორი ცდილობს განასხვავოს ორიგინალური და შექმნილი მონაცემები. ორი ქსელი გაწვრთნილია ტანდემში, გენერატორი ცდილობს მოატყუოს დისკრიმინატორი და დისკრიმინატორი ცდილობს სწორად ამოიცნოს ორიგინალური მონაცემები.
განიხილეთ GAN-ები, როგორც ჯვარი ყალბი და დეტექტივის. გენერატორი ფუნქციონირებს მყალბებლის მსგავსად, აწარმოებს ახალ ნამუშევრებს, რომლებიც ორიგინალს წააგავს.
დისკრიმინატორი მოქმედებს როგორც დეტექტივი, ცდილობს განასხვავოს ნამდვილი ნამუშევარი და ყალბი. ორი ქსელი გაწვრთნილია ტანდემში, გენერატორი აუმჯობესებს სარწმუნო ყალბების შექმნას და დისკრიმინატორი აუმჯობესებს მათ ამოცნობას.
GAN-ებს რამდენიმე გამოყენება აქვთ, დაწყებული ადამიანების ან ცხოველების რეალისტური სურათების შექმნიდან ახალი მუსიკის ან წერის შექმნამდე. ისინი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა გაზრდისთვის, რაც გულისხმობს წარმოებული მონაცემების რეალურ მონაცემებთან გაერთიანებას, რათა შეიქმნას უფრო დიდი მონაცემთა ბაზა მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგისთვის.
9. ღრმა Q-ქსელები (DQN)
ღრმა Q-ქსელები (DQN) არის გადაწყვეტილების მიღების ერთგვარი გაძლიერების სწავლის ალგორითმი. ისინი მუშაობენ Q-ფუნქციის სწავლით, რომელიც წინასწარმეტყველებს მოსალოდნელ ჯილდოს კონკრეტულ მდგომარეობაში გარკვეული მოქმედების შესრულებისთვის.
Q-ფუნქცია ისწავლება საცდელი და შეცდომით, ალგორითმი ცდილობს სხვადასხვა ქმედებებს და სწავლობს შედეგებს.
ჩათვალეთ, როგორც ა ვიდეო თამაში პერსონაჟი ატარებს ექსპერიმენტებს სხვადასხვა მოქმედებებზე და აღმოაჩენს, რომელ მათგანს მივყავართ წარმატებამდე! DQN ავარჯიშებს Q- ფუნქციას ღრმა ნერვული ქსელის გამოყენებით, რაც მათ ეფექტურ ინსტრუმენტად აქცევს გადაწყვეტილების მიღების რთული ამოცანებისთვის.
მათ დაამარცხეს ადამიანები ჩემპიონებიც კი ისეთ თამაშებში, როგორებიცაა Go და ჭადრაკი, ასევე რობოტიკაში და თვითმართველ მანქანებში. ასე რომ, მთლიანობაში, DQN-ები მუშაობენ გამოცდილებიდან სწავლით, რათა დროთა განმავლობაში გააძლიერონ გადაწყვეტილების მიღების უნარი.
10. რადიალური ბაზის ფუნქციის ქსელები (RBFNs)
რადიალური ბაზის ფუნქციის ქსელები (RBFNs) არის ერთგვარი ნერვული ქსელი, რომელიც გამოიყენება ფუნქციების მიახლოებისთვის და კლასიფიკაციის ამოცანების შესასრულებლად. ისინი მოქმედებენ შეყვანის მონაცემების უფრო მაღალგანზომილებიან სივრცეში გარდაქმნით რადიალური ბაზის ფუნქციების შეგროვების გამოყენებით.
ქსელის გამომავალი არის საბაზისო ფუნქციების წრფივი კომბინაცია და თითოეული რადიალური ბაზის ფუნქცია წარმოადგენს ცენტრალურ წერტილს შეყვანის სივრცეში.
RBFN-ები განსაკუთრებით ეფექტურია სიტუაციებში რთული შეყვანის და გამომავალი ურთიერთქმედების დროს და მათი სწავლება შესაძლებელია ტექნიკის ფართო სპექტრის გამოყენებით, მათ შორის ზედამხედველობით და უკონტროლო სწავლებით. ისინი გამოიყენებოდა არაფრისთვის, ფინანსური პროგნოზებიდან დაწყებული სურათისა და მეტყველების ამოცნობით და სამედიცინო დიაგნოსტიკამდე.
განვიხილოთ RBFN-ები, როგორც GPS სისტემა, რომელიც იყენებს წამყვან წერტილების სერიას რთული რელიეფის გასავლელად. ქსელის გამომავალი არის წამყვანი წერტილების ერთობლიობა, რომელიც დგას რადიალური ბაზის ფუნქციებისთვის.
ჩვენ შეგვიძლია გადავხედოთ რთულ ინფორმაციას და შევქმნათ ზუსტი პროგნოზები იმის შესახებ, თუ როგორ განვითარდება სცენარი RBFN-ების გამოყენებით.
11. მრავალშრიანი პერცეპტრონები (MLP)
ნერვული ქსელის ტიპიური ფორმა, რომელსაც ეწოდება მრავალშრიანი პერცეპტრონი (MLP) გამოიყენება ზედამხედველობითი სასწავლო ამოცანებისთვის, როგორიცაა კლასიფიკაცია და რეგრესია. ისინი მუშაობენ დაკავშირებული კვანძების ან ნეირონების რამდენიმე ფენის დაწყობით, თითოეული ფენა არაწრფივად ცვლის შემომავალ მონაცემებს.
MLP-ში თითოეული ნეირონი იღებს შეყვანას ქვემოთ ფენის ნეირონებისგან და აგზავნის სიგნალს ზემოთ ფენის ნეირონებს. თითოეული ნეირონის გამომავალი განისაზღვრება აქტივაციის ფუნქციის გამოყენებით, რაც ქსელს აძლევს არაწრფივობას.
მათ შეუძლიათ ისწავლონ შეყვანის მონაცემების დახვეწილი წარმოდგენები, რადგან მათ შეიძლება ჰქონდეთ რამდენიმე ფარული ფენა.
MLP გამოიყენება სხვადასხვა ამოცანებისთვის, როგორიცაა განწყობის ანალიზი, თაღლითობის გამოვლენა და ხმის და სურათის ამოცნობა. MLP-ები შეიძლება შევადაროთ გამომძიებელთა ჯგუფს, რომლებიც ერთად მუშაობენ რთული საქმის გასარკვევად.
მათ შეუძლიათ ერთად შეაგროვონ ფაქტები და გაარკვიონ დანაშაული, მიუხედავად იმისა, რომ თითოეულს აქვს სპეციალობის კონკრეტული სფერო.
12. კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN)
სურათები და ვიდეოები მუშავდება კონვოლუციური ნერვული ქსელების (CNN) გამოყენებით, ნერვული ქსელის ფორმა. ისინი ფუნქციონირებენ შესასწავლი ფილტრების, ან ბირთვების ნაკრების გამოყენებით, რათა ამოიღონ მნიშვნელოვანი მახასიათებლები შეყვანის მონაცემებიდან.
ფილტრები სრიალებს შეყვანილ სურათზე და ახორციელებენ კონვოლუციებს, რათა შექმნან ფუნქციური რუკა, რომელიც აღწერს გამოსახულების არსებით ასპექტებს.
იმის გამო, რომ CNN-ებს შეუძლიათ ისწავლონ სურათის მახასიათებლების იერარქიული წარმოდგენები, ისინი განსაკუთრებით სასარგებლოა ვიზუალური მონაცემების უზარმაზარი მოცულობის მქონე სიტუაციებში. რამდენიმე აპლიკაციამ გამოიყენა ისინი, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა, სურათების კატეგორიზაცია და სახის ამოცნობა.
განვიხილოთ CNN, როგორც მხატვარი, რომელიც იყენებს რამდენიმე ფუნჯს შედევრის შესაქმნელად. თითოეული ფუნჯი არის ბირთვი და მხატვარს შეუძლია შექმნას რთული, რეალისტური გამოსახულება მრავალი ბირთვის შერევით. ჩვენ შეგვიძლია გამოვყოთ მნიშვნელოვანი მახასიათებლები ფოტოებიდან და გამოვიყენოთ ისინი სურათის შინაარსის ზუსტად პროგნოზირებისთვის CNN-ების გამოყენებით.
13. ღრმა რწმენის ქსელები (DBN)
DBN არის ნერვული ქსელის ფორმა, რომელიც გამოიყენება უკონტროლო სასწავლო ამოცანებისთვის, როგორიცაა განზომილების შემცირება და მახასიათებლების სწავლა. ისინი ფუნქციონირებენ შეზღუდული Boltzmann მანქანების (RBMs) რამდენიმე ფენის დაწყობით, რომლებიც წარმოადგენენ ორ ფენის ნერვულ ქსელებს, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ შეყვანის მონაცემების აღდგენა.
DBN-ები ძალიან სასარგებლოა მაღალი განზომილებიანი მონაცემთა პრობლემებისთვის, რადგან მათ შეუძლიათ ისწავლონ შეყვანის კომპაქტური და ეფექტური წარმოდგენა. ისინი გამოიყენეს არაფერში, ხმის ამოცნობიდან დაწყებული სურათების კატეგორიზაციამდე ნარკოტიკების აღმოჩენამდე.
მაგალითად, მკვლევარებმა გამოიყენეს DBN, რათა შეეფასებინათ მედიკამენტების კანდიდატების კავშირი ესტროგენის რეცეპტორთან. DBN გაწვრთნილი იყო ქიმიური მახასიათებლებისა და დამაკავშირებელი კავშირების კრებულზე, და მან შეძლო ზუსტად გამოესახა ახალი წამლების კანდიდატების დამაკავშირებელი აფინურობა.
ეს ხაზს უსვამს DBN-ების გამოყენებას წამლების შემუშავებაში და სხვა მაღალგანზომილებიანი მონაცემთა აპლიკაციებში.
14. ავტოინკოდერები
ავტოკოდერები არის ნერვული ქსელები, რომლებიც გამოიყენება უკონტროლო სასწავლო ამოცანებისთვის. ისინი მიზნად ისახავს შეყვანის მონაცემების რეკონსტრუქციას, რაც გულისხმობს, რომ ისინი ისწავლიან ინფორმაციის დაშიფვრას კომპაქტურ წარმოდგენაში და შემდეგ მისი დეკოდირება თავდაპირველ შეყვანაში.
ავტოენკოდერები ძალიან ეფექტურია მონაცემთა შეკუმშვის, ხმაურის მოცილებისა და ანომალიების გამოვლენისთვის. ისინი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფუნქციური სწავლისთვის, სადაც ავტოინკოდერის კომპაქტური წარმოდგენა შედის ზედამხედველობით სასწავლო ამოცანაში.
ჩათვალეთ ავტოინკოდერები, როგორც მოსწავლეები, რომლებიც შენიშვნებს იღებენ კლასში. სტუდენტი უსმენს ლექციას და იწერს ყველაზე აქტუალურ პუნქტებს მოკლედ და ეფექტურად.
მოგვიანებით, მოსწავლეს შეუძლია ისწავლოს და დაიმახსოვროს გაკვეთილი მათი ჩანაწერების გამოყენებით. მეორეს მხრივ, ავტოინკოდერი შიფრავს შეყვანის მონაცემებს კომპაქტურ წარმოდგენაში, რომელიც შემდგომში შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მიზნებისთვის, როგორიცაა ანომალიების გამოვლენა ან მონაცემთა შეკუმშვა.
15. შეზღუდული Boltzmann მანქანები (RBM)
RBM (შეზღუდული ბოლცმანის მანქანები) არის ერთგვარი გენერაციული ნერვული ქსელი, რომელიც გამოიყენება უკონტროლო სასწავლო ამოცანებისთვის. ისინი შედგება ხილული ფენისგან და ფარული ფენისგან, თითოეულ ფენაში ნეირონებით, რომლებიც დაკავშირებულია, მაგრამ არა იმავე ფენაში.
RBM-ები წვრთნიან ტექნიკის გამოყენებით, რომელიც ცნობილია როგორც კონტრასტული დივერგენცია, რაც გულისხმობს წონის შეცვლას ხილულ და ფარულ ფენებს შორის, რათა მოხდეს ტრენინგის მონაცემების ალბათობის ოპტიმიზაცია. RBM-ებს შეუძლიათ შექმნან ახალი მონაცემები ნასწავლი განაწილებიდან შერჩევის გზით ტრენინგის შემდეგ.
გამოსახულების და მეტყველების ამოცნობა, ერთობლივი ფილტრაცია და ანომალიების გამოვლენა არის ყველა პროგრამა, რომელიც იყენებს RBM-ებს. ისინი ასევე გამოიყენეს სარეკომენდაციო სისტემებში, რათა შეექმნათ მორგებული რეკომენდაციები მომხმარებლის ქცევის ნიმუშების შესწავლით.
RBM ასევე გამოიყენებოდა ფუნქციური სწავლების პროცესში, რათა შეიქმნას მაღალი განზომილებიანი მონაცემების კომპაქტური და ეფექტური წარმოდგენა.
შემაჯამებელი და პერსპექტიული მოვლენები ჰორიზონტზე
ღრმა სწავლის მეთოდები, როგორიცაა კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN) და განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNNs), არის ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე მოწინავე მიდგომებს შორის. CNN-ებმა შეცვალეს სურათის და აუდიოს ამოცნობა, ხოლო RNN-ებმა მნიშვნელოვნად მიაღწიეს წინსვლას ბუნებრივი ენის დამუშავებასა და მონაცემთა თანმიმდევრულ ანალიზში.
შემდეგი ნაბიჯი ამ მიდგომების ევოლუციაში, სავარაუდოდ, ფოკუსირებული იქნება მათი ეფექტურობისა და მასშტაბურობის გაუმჯობესებაზე, რაც მათ საშუალებას მისცემს გააანალიზონ უფრო დიდი და რთული მონაცემთა ნაკრები, ასევე გააძლიერონ მათი ინტერპრეტაცია და ნაკლებად მარკირებული მონაცემების სწავლის უნარი.
ღრმა სწავლებას აქვს შესაძლებლობა დაუშვას გარღვევა ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, ფინანსები და ავტონომიური სისტემები.
დატოვე პასუხი