수년 동안 딥 러닝은 기술 분야의 헤드라인을 장식해 왔습니다. 그리고 그 이유를 이해하는 것은 간단합니다.
이 인공 지능 분야는 의료에서 은행, 운송에 이르는 분야를 변화시켜 이전에는 상상할 수 없었던 발전을 가능하게 합니다.
딥 러닝은 방대한 양의 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고 예측하는 방법을 학습하는 일련의 정교한 알고리즘을 기반으로 합니다.
이 게시물에서는 Convolutional Neural Networks에서 Generative Adversarial Networks, Long Short-Term Memory 네트워크에 이르기까지 최고의 15가지 딥 러닝 알고리즘을 살펴보겠습니다.
이 게시물은 귀하가 딥러닝 초보자 또는 전문가.
1. 변압기 네트워크
트랜스포머 네트워크의 변화 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 애플리케이션. 수신 데이터를 분석하고 관심 프로세스를 사용하여 장기적인 관계를 포착합니다. 이것은 기존의 sequence-to-sequence 모델보다 더 빠릅니다.
트랜스포머 네트워크는 Vaswani 등의 간행물 "Attention Is All You Need"에서 처음 설명되었습니다.
인코더와 디코더로 구성됩니다(2017). 변환기 모델은 다음을 포함하여 다양한 NLP 응용 프로그램에서 성능을 입증했습니다. 심리 분석, 텍스트 분류 및 기계 번역.
트랜스포머 기반 모델은 애플리케이션용 컴퓨터 비전에서도 활용할 수 있습니다. 개체 인식 및 이미지 캡션을 수행할 수 있습니다.
2. 장단기 기억 네트워크(LSTM)
LSTM(Long Short-Term Memory Networks)은 일종의 신경망 특히 순차 입력을 처리하도록 제작되었습니다. 그들은 불필요한 정보를 잊으면서도 오래전 지식을 기억할 수 있기 때문에 "장단기"라고 불립니다.
LSTM은 네트워크 내부의 정보 흐름을 제어하는 일부 "게이트"를 통해 작동합니다. 정보가 중요하다고 판단되는지 여부에 따라 이러한 게이트는 정보를 허용하거나 차단할 수 있습니다.
이 기술을 통해 LSTM은 음성 인식, 자연어 처리 및 시계열 예측과 같은 작업에 중요한 과거 시간 단계의 정보를 기억하거나 잊어버릴 수 있습니다.
LSTM은 평가하거나 예측해야 하는 순차적 데이터가 있는 모든 경우에 매우 유용합니다. 음성 인식 소프트웨어에서 음성 단어를 텍스트로 변환하는 데 자주 사용됩니다. 증권 시장 이전 데이터를 기반으로 미래 가격을 예측하는 분석.
3. 자가 구성 지도(SOM)
SOM은 일종의 인공 학습할 수 있는 신경망 저차원 환경에서 복잡한 데이터를 표현합니다. 이 방법은 고차원 입력 데이터를 XNUMX차원 그리드로 변환하여 작동하며 각 단위 또는 뉴런은 입력 공간의 다른 부분을 나타냅니다.
뉴런은 함께 연결되어 위상 구조를 생성하여 입력 데이터를 학습하고 조정할 수 있습니다. 따라서 SOM은 비지도 학습을 기반으로 합니다.
알고리즘은 필요하지 않습니다 레이블이 지정된 데이터 배울 수 있습니다. 대신 입력 데이터의 통계적 특징을 사용하여 변수 간의 패턴과 상관 관계를 발견합니다.
훈련 단계에서 뉴런은 입력 데이터를 가장 잘 나타내기 위해 경쟁합니다. 그리고 그들은 의미 있는 구조로 스스로 조직화한다. SOM은 이미지 및 음성 인식, 데이터 마이닝 및 패턴 인식을 비롯한 광범위한 응용 분야를 보유하고 있습니다.
그들은 유용합니다 복잡한 데이터 시각화, 관련 데이터 포인트를 클러스터링하고 이상 또는 이상값을 감지합니다.
4. 심층 강화 학습
깊은 안마 강화 학습 에이전트가 보상 시스템을 기반으로 결정을 내리도록 훈련되는 일종의 기계 학습입니다. 에이전트가 주변 환경과 상호작용하고 시행착오를 통해 학습하도록 함으로써 작동합니다.
에이전트는 수행하는 모든 작업에 대해 보상을 받으며 그 목적은 시간이 지남에 따라 이점을 최적화하는 방법을 배우는 것입니다. 에이전트에게 게임을 하고, 자동차를 운전하고, 로봇을 관리하는 방법을 가르치는 데 사용할 수 있습니다.
Q-Learning은 잘 알려진 Deep Reinforcement Learning 방법입니다. 특정 상태에서 특정 작업을 수행하는 가치를 평가하고 에이전트가 환경과 상호 작용할 때 해당 추정치를 업데이트하는 방식으로 작동합니다.
그런 다음 에이전트는 이러한 추정치를 활용하여 어떤 행동이 가장 큰 보상을 가져올 가능성이 가장 높은지 결정합니다. Q-Learning은 Atari 게임을 플레이하도록 상담원을 교육하고 데이터 센터의 에너지 사용을 개선하는 데 사용되었습니다.
Deep Q-Networks는 또 다른 유명한 DQN(Deep Reinforcement Learning) 방법입니다. DQN은 테이블이 아닌 심층 신경망을 사용하여 작업 값을 추정한다는 점에서 Q-Learning과 유사합니다.
이를 통해 수많은 대체 작업으로 거대하고 복잡한 설정을 처리할 수 있습니다. DQN은 에이전트가 Go 및 Dota 2와 같은 게임을 플레이하도록 훈련하고 걷는 법을 배울 수 있는 로봇을 만드는 데 사용되었습니다.
5. 반복 신경망(RNN)
RNN은 내부 상태를 유지하면서 순차적인 데이터를 처리할 수 있는 일종의 신경망입니다. 책을 읽는 사람과 비슷하다고 생각해 보세요. 각 단어는 이전 단어와 관련하여 소화됩니다.
따라서 RNN은 음성 인식, 언어 번역, 구문의 다음 단어 예측과 같은 작업에 이상적입니다.
RNN은 피드백 루프를 사용하여 각 타임 스텝의 출력을 다음 타임 스텝의 입력으로 다시 연결하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 네트워크는 이전 시간 단계 정보를 활용하여 미래 시간 단계에 대한 예측을 알릴 수 있습니다. 불행하게도 이는 RNN이 훈련에 사용되는 기울기가 매우 작아지고 네트워크가 장기적인 관계를 학습하는 데 어려움을 겪는 기울기 소멸 문제에 취약하다는 것을 의미합니다.
이러한 명백한 제약에도 불구하고 RNN은 광범위한 응용 분야에서 사용되었습니다. 이러한 응용 프로그램에는 자연어 처리, 음성 인식 및 음악 제작이 포함됩니다.
구글 번역예를 들어 RNN 기반 시스템을 사용하여 여러 언어를 번역하는 반면 가상 비서인 Siri는 RNN 기반 시스템을 사용하여 음성을 감지합니다. RNN은 또한 주가를 예측하고 사실적인 텍스트와 그래픽을 생성하는 데 사용되었습니다.
6. 캡슐 네트워크
Capsule Networks는 데이터의 패턴과 상관 관계를 보다 효과적으로 식별할 수 있는 새로운 종류의 신경망 설계입니다. 입력의 특정 측면을 인코딩하는 "캡슐"로 뉴런을 구성합니다.
이렇게 하면 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 캡슐 네트워크는 수많은 캡슐 계층을 사용하여 입력 데이터에서 점진적으로 복잡한 속성을 추출합니다.
Capsule Networks의 기술을 통해 주어진 입력의 계층적 표현을 학습할 수 있습니다. 캡슐 간의 통신을 통해 그림 내부 항목 간의 공간 연결을 적절하게 인코딩할 수 있습니다.
개체 식별, 그림 분할 및 자연어 처리는 모두 Capsule Networks의 응용 프로그램입니다.
캡슐 네트워크는 자율 주행 기술. 그들은 자동차, 사람, 교통 표지판과 같은 항목을 인식하고 구별하는 시스템을 돕습니다. 이러한 시스템은 환경에서 개체의 동작에 대해 보다 정확한 예측을 수행하여 충돌을 방지할 수 있습니다.
7. VAE(Variational Autoencoder)
VAE는 자율 학습에 사용되는 딥 러닝 도구의 한 형태입니다. 데이터를 저차원 공간으로 인코딩한 다음 원래 형식으로 다시 디코딩하면 데이터에서 패턴을 찾는 방법을 배울 수 있습니다.
토끼를 모자로 변신시켰다가 다시 토끼로 변신시키는 마술사 같아요! VAE는 사실적인 영상이나 음악을 생성하는 데 유용합니다. 또한 원본 데이터와 비교 가능한 새 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
VAE는 비밀 코드 브레이커와 유사합니다. 그들은 근본적인 것을 발견할 수 있습니다 데이터 구조 퍼즐을 분해하는 것과 마찬가지로 더 간단한 조각으로 분해합니다. 부품을 분류한 후 해당 정보를 활용하여 원본처럼 보이는 새로운 데이터를 구축할 수 있습니다.
이는 방대한 파일을 압축하거나 특정 스타일의 새로운 그래픽 또는 음악을 생성하는 데 유용할 수 있습니다. VAE는 뉴스 기사나 음악 가사와 같은 신선한 콘텐츠를 제작할 수도 있습니다.
8. 생성적 적대 신경망(GAN)
GAN(Generative Adversarial Networks)은 원본과 유사한 새로운 데이터를 생성하는 딥 러닝 시스템의 한 형태입니다. 생성기 네트워크와 판별기 네트워크라는 두 가지 네트워크를 훈련하여 작동합니다.
생성기는 원본과 비슷한 새 데이터를 생성합니다.
그리고 discriminator는 원본 데이터와 생성된 데이터를 구별하려고 시도합니다. 두 네트워크는 생성자가 판별자를 속이려고 시도하고 판별자가 원래 데이터를 적절하게 식별하려고 시도하면서 함께 훈련됩니다.
GAN을 위조자와 형사 사이의 교차점으로 간주하십시오. 생성기는 위조자와 유사하게 작동하여 원본과 유사한 새로운 아트워크를 생성합니다.
판별자는 탐정 역할을 하여 진짜 예술품과 위조품을 구별하려고 시도합니다. 두 네트워크는 그럴듯한 가짜를 만드는 능력을 향상시키는 생성기와 이를 인식하는 능력을 향상시키는 판별자로 동시에 훈련됩니다.
GAN은 인간이나 동물의 사실적인 그림을 만드는 것부터 새로운 음악을 만들거나 글을 쓰는 것까지 다양한 용도로 사용됩니다. 또한 생성된 데이터를 실제 데이터와 결합하여 기계 학습 모델 교육을 위한 더 큰 데이터 세트를 구축하는 데이터 확대에도 사용할 수 있습니다.
9. 심층 Q-네트워크(DQN)
DQN(Deep Q-Networks)은 일종의 의사 결정 강화 학습 알고리즘입니다. 특정 조건에서 특정 작업을 수행할 때 예상되는 보상을 예측하는 Q-함수를 학습하여 작동합니다.
Q-함수는 알고리즘이 다양한 행동을 시도하고 그 결과로부터 배우는 시행착오를 통해 학습됩니다.
다음과 같이 고려하십시오. 비디오 게임 캐릭터가 다양한 행동을 실험하고 어떤 행동이 성공으로 이어지는지 발견하세요! DQN은 심층 신경망을 사용하여 Q-기능을 훈련하므로 어려운 의사 결정 작업에 효과적인 도구가 됩니다.
바둑, 체스, 로봇 공학, 자율주행차 같은 게임에서도 인간 챔피언을 이겼습니다. 따라서 대체로 DQN은 경험을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 의사 결정 기술을 향상시킵니다.
10. RBFN(Radial Basis Function Networks)
RBFN(Radial Basis Function Networks)은 함수를 근사화하고 분류 작업을 수행하는 데 사용되는 일종의 신경망입니다. 이들은 방사형 기본 함수 모음을 사용하여 입력 데이터를 고차원 공간으로 변환하여 작동합니다.
네트워크의 출력은 기본 함수의 선형 조합이며 각 방사형 기본 함수는 입력 공간의 중심점을 나타냅니다.
RBFN은 복잡한 입출력 상호 작용이 있는 상황에 특히 효과적이며 감독 및 비지도 학습을 포함한 다양한 기술을 사용하여 가르칠 수 있습니다. 금융 예측에서 사진 및 음성 인식, 의료 진단에 이르기까지 모든 용도로 사용되었습니다.
RBFN을 까다로운 지형에서 길을 찾기 위해 일련의 앵커 포인트를 사용하는 GPS 시스템으로 생각하십시오. 네트워크의 출력은 방사형 기저 함수를 나타내는 앵커 포인트의 조합입니다.
우리는 복잡한 정보를 탐색하고 RBFN을 사용하여 시나리오가 어떻게 될지에 대한 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
11. 다층 퍼셉트론(MLP)
다층 퍼셉트론(MLP)이라는 신경망의 전형적인 형태는 분류 및 회귀와 같은 지도 학습 작업에 사용됩니다. 그들은 연결된 노드 또는 뉴런의 여러 계층을 쌓아서 작동하며 각 계층은 들어오는 데이터를 비선형적으로 변경합니다.
MLP에서 각 뉴런은 아래 계층의 뉴런에서 입력을 받고 위 계층의 뉴런으로 신호를 보냅니다. 각 뉴런의 출력은 네트워크에 비선형성을 부여하는 활성화 함수를 사용하여 결정됩니다.
그들은 여러 숨겨진 계층을 가질 수 있기 때문에 입력 데이터의 정교한 표현을 학습할 수 있습니다.
MLP는 감정 분석, 사기 탐지, 음성 및 사진 인식과 같은 다양한 작업에 적용되었습니다. MLP는 어려운 사건을 해결하기 위해 함께 일하는 수사관 그룹에 비유할 수 있습니다.
그들은 각자 특정 전문 분야가 있다는 사실에도 불구하고 사실을 종합하고 범죄를 해결할 수 있습니다.
12. 합성곱 신경망(CNN)
이미지와 비디오는 신경망의 한 형태인 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 처리됩니다. 입력 데이터에서 중요한 특성을 추출하기 위해 일련의 학습 가능한 필터 또는 커널을 사용하여 작동합니다.
필터는 입력 사진 위로 미끄러지듯 지나가며 컨볼루션을 실행하여 이미지의 필수 측면을 캡처하는 기능 맵을 구축합니다.
CNN은 그림 특성의 계층적 표현을 학습할 수 있으므로 막대한 양의 시각적 데이터가 관련된 상황에 특히 유용합니다. 객체 감지, 사진 분류 및 얼굴 감지와 같은 여러 응용 프로그램에서 이를 사용했습니다.
걸작을 만들기 위해 여러 브러시를 사용하는 화가로 CNN을 생각해 보세요. 각 브러시는 커널이며 아티스트는 많은 커널을 혼합하여 복잡하고 사실적인 이미지를 만들 수 있습니다. CNN을 활용하여 사진에서 중요한 특징을 추출하고 이를 활용하여 이미지의 내용을 정확하게 예측할 수 있습니다.
13. 깊은 믿음 네트워크(DBN)
DBN은 차원 축소 및 기능 학습과 같은 비지도 학습 작업에 사용되는 신경망의 한 형태입니다. 입력 데이터를 재구성하는 방법을 학습할 수 있는 XNUMX계층 신경망인 RBM(Restricted Boltzmann Machines)의 여러 계층을 쌓아서 작동합니다.
DBN은 입력의 간결하고 효율적인 표현을 학습할 수 있기 때문에 고차원 데이터 문제에 매우 유용합니다. 음성 인식에서 사진 분류, 약물 발견에 이르기까지 무엇이든 활용되었습니다.
예를 들어 연구자들은 DBN을 사용하여 에스트로겐 수용체에 대한 약물 후보의 결합 친화도를 추정했습니다. DBN은 화학적 특성과 결합 친화도 모음에 대해 훈련되었으며, 새로운 약물 후보의 결합 친화도를 정확하게 예측할 수 있었습니다.
이것은 약물 개발 및 기타 고차원 데이터 애플리케이션에서 DBN의 사용을 강조합니다.
14. 오토인코더
오토인코더는 비지도 학습 작업에 사용되는 신경망입니다. 그들은 입력 데이터를 재구성하기 위한 것입니다. 즉, 정보를 간결한 표현으로 인코딩한 다음 원래 입력으로 다시 디코딩하는 방법을 배울 것임을 의미합니다.
Autoencoder는 데이터 압축, 노이즈 제거 및 이상 탐지에 매우 효과적입니다. 또한 Autoencoder의 간결한 표현이 감독 학습 작업에 공급되는 기능 학습에도 사용할 수 있습니다.
오토인코더를 수업 시간에 필기하는 학생이라고 생각하십시오. 학생은 강의를 듣고 가장 관련성이 높은 요점을 간결하고 효율적으로 적습니다.
나중에 학생은 메모를 사용하여 수업을 공부하고 기억할 수 있습니다. 반면에 오토인코더는 입력 데이터를 이후에 이상 감지 또는 데이터 압축과 같은 다양한 목적을 위해 사용될 수 있는 간결한 표현으로 인코딩합니다.
15. 제한된 볼츠만 머신(RBM)
RBM(Restricted Boltzmann Machines)은 비지도 학습 작업에 사용되는 일종의 생성 신경망입니다. 이들은 보이는 레이어와 숨겨진 레이어로 구성되며, 각 레이어에 뉴런이 연결되어 있지만 동일한 레이어 내에 있지는 않습니다.
RBM은 훈련 데이터의 확률을 최적화하기 위해 보이는 레이어와 숨겨진 레이어 사이의 가중치를 변경하는 대조 발산(contrastive divergence)이라는 기술을 사용하여 훈련됩니다. RBM은 학습된 분포에서 샘플링하여 학습된 후 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.
이미지 및 음성 인식, 협업 필터링 및 이상 감지는 모두 RBM을 사용하는 애플리케이션입니다. 또한 사용자 행동에서 패턴을 학습하여 맞춤형 추천을 만들기 위해 추천 시스템에 활용되었습니다.
RBM은 고차원 데이터의 간결하고 효율적인 표현을 생성하기 위해 기능 학습에도 사용되었습니다.
마무리 및 유망한 발전
CNN(Convolutional Neural Networks) 및 RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 딥 러닝 방법은 가장 진보된 인공 지능 접근 방식 중 하나입니다. CNN은 사진 및 오디오 인식을 변화시켰고 RNN은 자연어 처리 및 순차적 데이터 분석에서 크게 발전했습니다.
이러한 접근 방식 진화의 다음 단계는 효율성과 확장성을 개선하여 더 크고 복잡한 데이터 세트를 분석할 수 있게 하고 해석 가능성과 레이블이 덜 지정된 데이터에서 학습하는 능력을 향상시키는 데 초점을 맞출 것입니다.
딥 러닝은 발전함에 따라 의료, 금융 및 자율 시스템과 같은 분야에서 돌파구를 허용할 가능성이 있습니다.
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