Zënter Joeren huet déif Léieren d'Schlagzeilen am Tech gemaach. An, et ass einfach ze verstoen firwat.
Dës Branche vu kënschtlecher Intelligenz transforméiert Secteuren, rangéiert vu Gesondheetsariichtung bis Banken bis Transport, wat virdru ondenkbar Fortschrëtter erméiglecht.
Deep Learning ass op enger Rei vu sophistikéierten Algorithmen gebaut, déi léiere komplizéiert Mustere aus massive Volumen vun Daten ze extrahieren a virauszesoen.
Mir kucken déi bescht 15 Deep Learning Algorithmen an dësem Post, vu Convolutional Neural Networks zu Generative Adversarial Networks bis Long Short-Term Memory Networks.
Dëse Post gëtt wesentlech Abléck an ob Dir eng Ufänger oder en Expert am Deep Learning.
1. Transformator Netzwierker
Transformator Netzwierker hunn transforméiert Computer Visioun an natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) Uwendungen. Si analyséieren erakommen Donnéeën a beschäftegen Opmierksamkeetsprozesser fir laangfristeg Bezéiungen z'erreechen. Dëst mécht se méi séier wéi konventionell Sequenz-zu-Sequenz Modeller.
Transformator Netzwierker goufen fir d'éischt an der Publikatioun "Attention Is All You Need" vum Vaswani et al beschriwwen.
Si besteet aus engem Encoder an engem Decoder (2017). Den Transformatormodell huet Performance a ville NLP Uwendungen bewisen, inklusiv sentimentanalyse, Textkategoriséierung a Maschinn Iwwersetzung.
Transformator-baséiert Modeller kënnen och a Computervisioun fir Uwendungen benotzt ginn. Si kënnen Objekterkennung a Bildopschrëft ausféieren.
2. Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) sinn eng Form vu neural Netz speziell gebaut fir sequentiell Input ze handhaben. Si ginn als "laang kuerzfristeg" bezeechent well se d'Wëssen vu viru laanger Zäit erënnere kënnen an och onnéideg Informatioun vergiessen.
LSTMs funktionnéieren duerch e puer "Paarten" déi de Flux vun Informatioun am Netz regéieren. Ofhängeg ob d'Informatioun bedeitend beurteelt gëtt oder net, kënnen dës Paarte entweder eranloossen oder verhënneren.
Dës Technik erméiglecht LSTMs Informatiounen aus vergaangenen Zäitschrëtt z'erënneren oder ze vergiessen, wat kritesch ass fir Aufgaben wéi Riederkennung, natierlech Sproochveraarbechtung an Zäitserieprognose.
LSTMs sinn extrem profitabel an all Fall wou Dir sequentiell Donnéeën hutt déi evaluéiert oder virausgesot musse ginn. Si ginn dacks a Stëmmerkennungssoftware benotzt fir geschwat Wierder an Text ze konvertéieren, oder an Bourse Analyse fir zukünfteg Präisser ze prognostizéieren baséiert op fréieren Donnéeën.
3. Selbstorganiséierend Kaarten (SOMs)
SOMs sinn eng Zort kënschtlech neural Netzwierk dat léiere kann a vertrieden komplizéiert Donnéeën an engem niddereg-zweedimensional Ëmwelt. D'Methode funktionnéiert andeems héichdimensional Inputdaten an en zweedimensional Gitter transforméiert ginn, mat all Eenheet oder Neuron en aneren Deel vum Inputraum representéiert.
D'Neuronen si matenee verbonnen a kreéieren eng topologesch Struktur, wat hinnen erlaabt ze léieren an un d'Inputdaten unzepassen. Also, SOM baséiert op onkontrolléiert Léieren.
Den Algorithmus brauch net markéiert Daten vun ze léieren. Amplaz benotzt et déi statistesch Feature vun den Inputdaten fir Musteren a Korrelatiounen tëscht de Variabelen z'entdecken.
Wärend der Trainingsstadium konkurréiere Neuronen fir déi bescht Indikatioun vun den Inputdaten ze sinn. An, si organiséieren sech selwer an eng sënnvoll Struktur. SOMs hunn eng breet Palette vun Uwendungen, dorënner Bild- a Riederkennung, Datemining a Mustererkennung.
Si sinn nëtzlech fir komplizéiert Daten visualiséieren, Clustering vun Zesummenhang Datepunkte, an Entdeckung vun Abnormalitéiten oder Outliers.
4. Deep Verstäerkung Léieren
Deep Verstäerkung Léieren ass eng Zort Maschinnléieren an deem en Agent trainéiert gëtt fir Entscheedungen ze huelen baséiert op engem Belounungssystem. Et funktionnéiert andeems den Agent mat senger Ëmgéigend interagéiert a léiert iwwer Versuch a Feeler.
Den Agent gëtt belount fir all Handlung déi se mécht, a säin Zweck ass ze léieren wéi seng Virdeeler iwwer Zäit optimiséieren. Dëst kann benotzt ginn fir Agenten ze léieren Spiller ze spillen, Autoen ze fueren, a souguer Roboteren ze managen.
Q-Learning ass eng bekannt Deep Reinforcement Learning Method. Et funktionnéiert andeems de Wäert bewäert gëtt fir eng gewëssen Handlung an engem bestëmmte Staat ze maachen an dës Schätzung ze aktualiséieren wéi den Agent mat der Ëmwelt interagéiert.
Den Agent benotzt dann dës Schätzunge fir ze bestëmmen wéi eng Handlung am meeschte wahrscheinlech zu der gréisster Belounung resultéiert. Q-Learning gouf benotzt fir Agenten ze educéieren fir Atari Spiller ze spillen, wéi och d'Energieverbrauch an den Datenzenteren ze verbesseren.
Deep Q-Networks ass eng aner berühmt Deep Reinforcement Learning Method (DQN). DQNs sinn ähnlech wéi Q-Learning an datt se Handlungswäerter schätzen mat engem déif neurale Netzwierk anstatt en Dësch.
Dëst erlaabt hinnen mat enormen, komplizéierten Astellunge mat villen alternativen Aktiounen ze këmmeren. DQNs goufen benotzt fir Agenten ze trainéieren fir Spiller wéi Go an Dota 2 ze spillen, souwéi Roboteren ze kreéieren déi léiere kënnen ze goen.
5. Widderhuelend Neural Netzwierker (RNNs)
RNNs sinn eng Zort neuralt Netzwierk dat sequentiell Daten ka veraarbechten wärend en internen Zoustand behält. Betruecht et ähnlech wéi eng Persoun déi e Buch liest, wou all Wuert verdaut gëtt par rapport zu deenen, déi virdru koumen.
RNNs sinn dofir ideal fir Aufgaben wéi Riederkennung, Sprooch Iwwersetzung, a souguer d'Prognosen vum nächste Wuert an engem Saz.
RNNs funktionnéieren andeems Dir Feedback Schleifen benotzt fir den Ausgang vun all Zäit Schrëtt zréck op den Input vum nächste Zäit Schrëtt ze verbannen. Dëst erlaabt dem Netz d'virdrun Zäit Schrëtt Informatioun ze benotzen fir seng Prognosen fir zukünfteg Zäit Schrëtt z'informéieren. Leider bedeit dëst och datt RNNs vulnérabel sinn fir de verschwannende Gradientprobleem, an deem d'Gradienten, déi fir Training benotzt ginn, ganz kleng ginn an d'Netzwierk kämpft fir laangfristeg Bezéiungen ze léieren.
Trotz dëser scheinbar Aschränkung hunn RNNs benotzt an enger breet Palette vun Uwendungen fonnt. Dës Uwendungen enthalen natierlech Sproochveraarbechtung, Riederkennung, a souguer Museksproduktioun.
Google Iwwersetzer, zum Beispill, benotzt en RNN-baséiert System fir iwwer Sproochen ze iwwersetzen, während Siri, de virtuelle Assistent, en RNN-baséiert System benotzt fir Stëmm z'entdecken. RNNs goufen och benotzt fir Aktiepräisser ze prognostizéieren an realisteschen Text a Grafiken ze kreéieren.
6. Kapsel Netzwierker
Capsule Networks ass eng nei Zort neural Netzwierkdesign, déi Mustere a Korrelatiounen an Daten méi effektiv identifizéieren. Si organiséieren Neuronen an "Kapselen", déi verschidden Aspekter vun engem Input codéieren.
Esou kënne si méi genee Prognosen maachen. Capsule Networks extrahéieren progressiv komplizéiert Eegeschafte vun Inputdaten andeems se vill Schichten vu Kapselen benotzen.
Capsule Networks 'Technik erlaabt hinnen hierarchesch Representatioune vum gegebene Input ze léieren. Si kënne richteg raimlech Verbindungen tëscht Elementer an engem Bild codéieren andeems se tëscht Kapselen kommunizéieren.
Objektidentifikatioun, Bildsegmentéierung an natierlech Sproochveraarbechtung sinn all Uwendunge vu Capsule Networks.
Capsule Networks hunn d'Potenzial fir agestallt ze ginn autonom Fuere Technologien. Si hëllefen de System fir Elementer wéi Autoen, Leit a Verkéiersschëlder z'erkennen an z'ënnerscheeden. Dës Systemer kënne Kollisiounen vermeiden andeems se méi präzis Prognosen iwwer d'Behuele vun Objeten an hirer Ëmwelt maachen.
7. Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs sinn eng Form vun Deep Learning Tool dat fir onkontrolléiert Léieren benotzt gëtt. Andeems se Daten an e méi nidderegen Dimensiounsraum codéieren an se dann zréck an dat ursprénglecht Format dekodéieren, kënne se léieren Musteren an Daten ze gesinn.
Si si wéi en Zauberer deen en Hues an en Hutt transforméiere kann an dann zréck an en Hues! VAEs si profitabel fir realistesch Visuals oder Musek ze generéieren. An, si kënne benotzt ginn fir nei Donnéeën ze produzéieren déi mat den originelle Donnéeën vergläichbar sinn.
VAEs sinn ähnlech wéi geheime Codebreaker. Si kënnen d'Basisdaten entdecken Struktur vun Daten andeems se et an méi einfach Stécker opbriechen, sou wéi e Puzzel opgedeelt ass. Si kënnen dës Informatioun benotze fir nei Donnéeën ze bauen déi ausgesinn wéi d'Original nodeems se d'Deeler aussortéiert hunn.
Dëst kann praktesch sinn fir enorm Dateien ze kompriméieren oder frësch Grafiken oder Musek an engem bestëmmte Stil ze produzéieren. VAEs kënnen och frëschen Inhalt produzéieren, sou wéi Neiegkeeten oder Musekstexter.
8. Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs (Generative Adversarial Networks) sinn eng Form vun engem Deep Learning System deen nei Daten generéiert déi d'Original ähnelen. Si funktionnéieren duerch Training zwee Netzwierker: e Generator an en Diskriminatornetz.
De Generator produzéiert nei Donnéeën déi mat dem Original vergläichbar sinn.
An, den Diskriminator probéiert tëscht den ursprénglechen an erstallten Donnéeën z'ënnerscheeden. Déi zwee Netzwierker ginn an Tandem trainéiert, mam Generator probéiert den Diskriminator ze täuschen an den Diskriminator probéiert déi originell Donnéeën richteg z'identifizéieren.
Betruecht GANs als Kräiz tëscht engem Fälschung an engem Detektiv. De Generator funktionnéiert ähnlech wéi e Fälschung, a produzéiert nei Konschtwierker déi dem Original gläicht.
Den Diskriminator handelt als Detektiv, probéiert tëscht echt Konschtwierk a Fälschung z'ënnerscheeden. Déi zwee Netzwierker ginn an Tandem trainéiert, mam Generator verbessert sech fir plausibel Fälschungen ze maachen an den Diskriminator verbessert se z'erkennen.
GANs hu verschidde Gebrauch, rangéiert vu realistesche Biller vu Mënschen oder Déieren ze produzéieren fir nei Musek oder Schreiwen ze kreéieren. Si kënnen och fir Datenvergréisserung benotzt ginn, wat involvéiert d'Kombinatioun vun produzéierten Donnéeën mat realen Donnéeën fir e méi grousst Dataset fir Trainingsmaschinn Léiermodeller ze bauen.
9. Deep Q-Networks (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) sinn eng Zort Entscheedungsprozess Verstäerkung Léieralgorithmus. Si funktionnéieren andeems se eng Q-Funktioun léieren, déi d'erwaart Belounung virausgesot fir eng gewëssen Handlung an engem bestëmmten Zoustand ze maachen.
D'Q-Funktioun gëtt duerch Versuch a Feeler geléiert, mam Algorithmus probéiert verschidden Handlungen a léiert aus de Resultater.
Betruecht et wéi eng Video spillen Charakter experimentéiert mat verschiddenen Aktiounen an entdeckt wéi eng zu Erfolleg féieren! DQNs trainéieren d'Q-Funktioun mat engem déif neurale Netzwierk, wat se effektiv Tools fir schwiereg Entscheedungsaarbechten maachen.
Si hu souguer mënschlech Championen a Spiller wéi Go a Schach besiegt, souwéi a Robotik a selbstfahrend Autoen. Also, am Ganzen, schaffen DQNs andeems se aus Erfahrung léieren fir hir Entscheedungsfäegkeeten iwwer Zäit ze verbesseren.
10. Radial Basis Funktioun Netzwierker (RBFNs)
Radial Basis Function Networks (RBFNs) sinn eng Zort neuralt Netzwierk dat benotzt gëtt fir Funktiounen unzeschätzen an Klassifikatiounsaufgaben auszeféieren. Si funktionnéieren andeems d'Inputdaten an e méi héije Dimensiounsraum transforméiert ginn mat enger Sammlung vu radial Basisfunktiounen.
Den Output vum Netz ass eng linear Kombinatioun vun de Basisfunktiounen, an all radial Basisfunktioun stellt en Mëttelpunkt am Inputraum duer.
RBFNs si besonnesch effektiv fir Situatiounen mat komplizéierten Input-Output Interaktiounen, a si kënne mat enger breet Palette vun Techniken geléiert ginn, dorënner iwwerwaacht an net iwwerwaacht Léieren. Si goufe fir alles benotzt vu finanzielle Prognosen iwwer Bild- a Riederkennung bis medizinesch Diagnostik.
Betruecht RBFNs als GPS System deen eng Serie vun Ankerpunkte benotzt fir säi Wee iwwer usprochsvollen Terrain ze fannen. D'Ausgang vum Netz ass eng Kombinatioun vun den Ankerpunkten, déi fir d'radial Basisfunktiounen stinn.
Mir kënnen duerch komplizéiert Informatioun duerchsichen a präzis Prognosen generéieren iwwer wéi e Szenario wäert ausgoen andeems mir RBFNs benotzen.
11. Multilayer Perceptrons (MLPs)
Eng typesch Form vun neuralen Netzwierk genannt Multilayer Perceptron (MLP) gëtt fir iwwerwaacht Léieraufgaben wéi Klassifikatioun a Regressioun benotzt. Si funktionnéieren andeems se e puer Schichten vu verlinkte Wirbelen, oder Neuronen stackelen, mat all Schicht net-linear déi erakommen Donnéeën z'änneren.
An engem MLP kritt all Neuron Input vun den Neuronen an der Schicht drënner a schéckt e Signal un d'Neuronen an der Schicht uewen. Den Ausgang vun all Neuron gëtt mat enger Aktivéierungsfunktioun bestëmmt, déi dem Netz net-linearitéit gëtt.
Si si fäeg sophistikéiert Representatioune vun den Inputdaten ze léieren well se verschidde verstoppte Schichten kënnen hunn.
MLPs goufen op eng Vielfalt vun Aufgaben applizéiert, sou wéi Sentimentanalyse, Bedruchdetektioun, a Stëmm- a Bilderkennung. MLPs kënne mat enger Grupp vun Enquêteuren verglach ginn, déi zesumme schaffen fir e schwieregen Fall ze knacken.
Zesumme kënnen se d'Fakten zesummestellen an d'Kriminalitéit léisen trotz der Tatsaach datt jidderee e bestëmmte Spezialberäich huet.
12. Convolutional Neural Networks (CNNs)
Biller a Videoe gi veraarbecht mat convolutionalen neuralen Netzwierker (CNNs), eng Form vun neuralen Netzwierk. Si funktionnéieren andeems se eng Rei vu léierbare Filtere benotzen, oder Kären, fir bedeitend Charakteristiken aus den Inputdaten ze extrahieren.
D'Filtere rutschen iwwer d'Inputbild, maachen Konvolutiounen aus fir eng Featurekaart ze bauen déi wesentlech Aspekter vum Bild erfaasst.
Well CNNs fäeg sinn hierarchesch Representatioune vun de Bildeigenschaften ze léieren, si si besonnesch hëllefräich fir Situatiounen mat enorme Volumen vu visuellen Donnéeën. Verschidde Applikatiounen hunn se benotzt, sou wéi Objekterkennung, Bildkategoriséierung a Gesiichtserkennung.
Betruecht CNNs als Moler dee verschidde Pinselen benotzt fir e Meeschterstéck ze kreéieren. All Pinsel ass e Kärel, an de Kënschtler kann e komplext, realistescht Bild bauen andeems Dir vill Kären vermëschen. Mir kënne bedeitend Charakteristike vu Fotoen extrahéieren an se benotze fir den Inhalt vum Bild präzis virauszesoen andeems Dir CNNs benotzt.
13. Deep Belief Networks (DBNs)
DBNs sinn eng Form vun neuralt Netzwierk dat fir onkontrolléiert Léieraufgaben benotzt gëtt wéi Dimensiounsreduktioun a Feature Léieren. Si funktionnéieren andeems se verschidde Schichten vu Restricted Boltzmann Machines (RBMs) stackelen, déi zwee-Schicht neural Netzwierker sinn, déi fäeg sinn ze léieren Inputdaten ze rekonstituéieren.
DBNs si ganz gutt fir héichdimensional Dateprobleemer well se eng kompakt an effizient Representatioun vum Input léiere kënnen. Si goufen fir alles benotzt, vu Stëmmerkennung bis Bildkategoriséierung bis Drogenentdeckung.
Zum Beispill hunn d'Fuerscher en DBN beschäftegt fir d'bindend Affinitéit vu Medikamenterkandidaten zum Östrogenrezeptor ze schätzen. Den DBN gouf op enger Sammlung vu chemeschen Charakteristiken a verbindlechen Affinitéite trainéiert, an et konnt d'verbindlech Affinitéit vun neien Drogenkandidaten präzis viraussoen.
Dëst beliicht d'Benotzung vun DBNs an der Drogenentwécklung an aner héichdimensional Datenapplikatiounen.
14. Autoencoders
Autoencoders sinn neural Netzwierker déi fir onkontrolléiert Léieraufgaben benotzt ginn. Si sollen d'Inputdaten rekonstruéieren, wat implizéiert datt se léieren d'Informatioun an eng kompakt Representatioun ze codéieren an se dann zréck an den ursprénglechen Input decodéieren.
Autoencoders si ganz effektiv fir Datekompressioun, Geräischerentfernung an Anomalie Detektioun. Si kënnen och fir Feature Léieren benotzt ginn, wou déi kompakt Representatioun vum Autoencoder an eng iwwerwaacht Léiertask gefüttert gëtt.
Betruecht Autoencoder fir Studenten ze sinn déi Notizen an der Klass huelen. De Student lauschtert de Virtrag un an notéiert déi relevantst Punkten op eng präzis an effizient Manéier.
Méi spéit kann de Schüler d'Lektioun studéieren an erënneren mat hiren Noten. En Autoencoder, op der anerer Säit, codéiert d'Inputdaten an eng kompakt Representatioun déi duerno fir verschidden Zwecker benotzt ka ginn, wéi Anomalie Detektioun oder Datekompressioun.
15. Restriktéiert Boltzmann Maschinnen (RBMs)
RBMs (Restricted Boltzmann Machines) sinn eng Zort generativ neuralt Netzwierk dat fir onkontrolléiert Léieraufgaben benotzt gëtt. Si besteet aus enger sichtbarer Schicht an enger verstoppter Schicht, mat Neuronen an all Schicht, verbonnen awer net an der selwechter Schicht.
RBMs ginn trainéiert mat enger Technik bekannt als kontrastiv Divergenz, wat d'Verännerung vun de Gewiichter tëscht de sichtbaren a verstoppte Schichten enthält fir d'Wahrscheinlechkeet vun den Trainingsdaten ze optimiséieren. RBMs kënne frësch Donnéeën erstellen nodeems se trainéiert goufen duerch Proben aus der geléierter Verdeelung.
Bild a Ried Unerkennung, Zesummenaarbecht Filteren, an Anomalie Detektioun sinn all Uwendungen déi RBMs agestallt hunn. Si goufen och a Empfehlungssystemer benotzt fir personaliséiert Empfehlungen ze kreéieren andeems se Mustere vum Benotzerverhalen léieren.
RBMs goufen och am Feature Léieren benotzt fir eng kompakt an effizient Duerstellung vun héichdimensionalen Donnéeën ze kreéieren.
Wrap-Up a villverspriechend Entwécklungen um Horizont
Deep Learning Methoden, wéi Convolutional Neural Networks (CNNs) a Recurrent Neural Networks (RNNs), gehéieren zu de fortgeschrattste kënschtlech Intelligenz Approche. CNNs hunn Bild- an Audioerkennung transforméiert, während RNNs wesentlech an der natierlecher Sproochveraarbechtung a sequentieller Datenanalyse fortgeschratt hunn.
De nächste Schrëtt an der Evolutioun vun dësen Approche ass méiglecherweis op d'Verbesserung vun hirer Effizienz a Skalierbarkeet fokusséiert, wat hinnen erlaabt méi grouss a méi komplizéiert Datesätz ze analyséieren, souwéi hir Interpretabilitéit a Fäegkeet ze verbesseren aus manner markéierten Donnéeën ze léieren.
Deep Learning huet d'Méiglechkeet Duerchbréch a Beräicher wéi Gesondheetsariichtung, Finanzen an autonome Systemer z'erméiglechen wéi et viru geet.
Hannerlooss eng Äntwert