В течение многих лет глубокое обучение было в заголовках технических новостей. И несложно понять, почему.
Эта ветвь искусственного интеллекта трансформирует секторы, начиная от здравоохранения и заканчивая банковским делом и транспортом, обеспечивая ранее немыслимые достижения.
Глубокое обучение основано на наборе сложных алгоритмов, которые учатся извлекать и прогнозировать сложные шаблоны из огромных объемов данных.
В этом посте мы рассмотрим 15 лучших алгоритмов глубокого обучения, от сверточных нейронных сетей до генеративно-состязательных сетей и сетей с долговременной кратковременной памятью.
Этот пост даст важную информацию о том, являетесь ли вы новичок или эксперт в области глубокого обучения.
1. Трансформаторные сети
Трансформаторные сети изменили компьютерное зрение и приложения обработки естественного языка (NLP). Они анализируют входящие данные и используют процессы внимания, чтобы зафиксировать долгосрочные отношения. Это делает их более быстрыми, чем обычные модели последовательностей.
Трансформаторные сети были впервые описаны в публикации Vaswani et al. «Внимание — это все, что вам нужно».
Они состоят из кодера и декодера (2017). Модель трансформатора продемонстрировала эффективность в различных приложениях НЛП, в том числе анализ настроений, категоризация текста и машинный перевод.
Модели на основе трансформаторов также можно использовать в компьютерном зрении для приложений. Они могут выполнять распознавание объектов и подписи к изображениям.
2. Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)
Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) представляют собой форму нейронной сети специально создан для обработки последовательного ввода. Их называют «долговременными краткосрочными», потому что они могут вспоминать знания давно минувших дней, забывая при этом ненужную информацию.
LSTM работают через некоторые «ворота», которые управляют потоком информации внутри сети. В зависимости от того, считается ли информация значимой или нет, эти ворота могут либо пропустить ее, либо предотвратить.
Этот метод позволяет LSTM вспоминать или забывать информацию из прошлых временных шагов, что имеет решающее значение для таких задач, как распознавание речи, обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов.
LSTM чрезвычайно полезны в любом случае, когда у вас есть последовательные данные, которые необходимо оценить или спрогнозировать. Они часто используются в программах распознавания голоса для преобразования произносимых слов в текст или в фондовый рынок анализ для прогнозирования будущих цен на основе предыдущих данных.
3. Самоорганизующиеся карты (SOM)
SOM - это своего рода искусственные нейронная сеть, которая может обучаться и представлять сложные данные в низкоразмерной среде. Метод работает путем преобразования многомерных входных данных в двумерную сетку, где каждая единица или нейрон представляют другую часть входного пространства.
Нейроны связаны друг с другом и создают топологическую структуру, позволяющую им обучаться и приспосабливаться к входным данным. Итак, SOM основан на неконтролируемом обучении.
Алгоритм не нужен помеченные данные учиться у. Вместо этого он использует статистические характеристики входных данных для обнаружения закономерностей и корреляций между переменными.
На этапе обучения нейроны соревнуются за лучшее отображение входных данных. И они самоорганизуются в осмысленную структуру. SOM имеют широкий спектр приложений, включая распознавание изображений и речи, интеллектуальный анализ данных и распознавание образов.
Они полезны для визуализация сложных данных, кластеризация связанных точек данных и обнаружение аномалий или выбросов.
4. Глубокое обучение с подкреплением
Deep Усиление обучения — это своего рода машинное обучение, при котором агент обучается принимать решения на основе системы вознаграждения. Он функционирует, позволяя агенту взаимодействовать с окружающей средой и учиться методом проб и ошибок.
Агент вознаграждается за каждое действие, которое он совершает, и его цель — научиться оптимизировать свои преимущества с течением времени. Это может быть использовано для обучения агентов играть в игры, водить автомобили и даже управлять роботами.
Q-Learning — это хорошо известный метод глубокого обучения с подкреплением. Он работает, оценивая ценность выполнения определенного действия в определенном состоянии и обновляя эту оценку по мере того, как агент взаимодействует с окружающей средой.
Затем агент использует эти оценки, чтобы определить, какое действие с наибольшей вероятностью приведет к наибольшему вознаграждению. Q-Learning использовался для обучения агентов игре в игры Atari, а также для улучшения энергопотребления в центрах обработки данных.
Deep Q-Networks — еще один известный метод глубокого обучения с подкреплением (DQN). DQN похожи на Q-Learning в том, что они оценивают значения действий, используя глубокую нейронную сеть, а не таблицу.
Это позволяет им иметь дело с огромными, сложными настройками с многочисленными альтернативными действиями. DQN использовались для обучения агентов играть в такие игры, как Go и Dota 2, а также для создания роботов, которые могут научиться ходить.
5. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN — это своего рода нейронная сеть, которая может обрабатывать последовательные данные, сохраняя при этом внутреннее состояние. Считайте, что это похоже на человека, читающего книгу, где каждое слово переваривается по отношению к предыдущим.
Поэтому RNN идеально подходят для таких задач, как распознавание речи, языковой перевод и даже предсказание следующего слова во фразе.
RNN работают, используя петли обратной связи, чтобы соединить выход каждого временного шага с входом следующего временного шага. Это позволяет сети использовать информацию о предыдущих временных шагах для информирования своих прогнозов о будущих временных шагах. К сожалению, это также означает, что RNN уязвимы к проблеме исчезающего градиента, при которой градиенты, используемые для обучения, становятся очень маленькими, и сеть изо всех сил пытается изучить долгосрочные отношения.
Несмотря на это очевидное ограничение, RNN нашли применение в широком диапазоне приложений. Эти приложения включают обработку естественного языка, распознавание речи и даже создание музыки.
Google Translate, , например, использует систему на основе RNN для перевода с одного языка на другой, а Siri, виртуальный помощник, использует систему на основе RNN для распознавания голоса. RNN также использовались для прогнозирования цен на акции и создания реалистичного текста и графики.
6. Капсульные сети
Capsule Networks — это новый тип дизайна нейронной сети, который может более эффективно выявлять закономерности и корреляции в данных. Они организуют нейроны в «капсулы», которые кодируют определенные аспекты входных данных.
Таким образом, они могут делать более точные прогнозы. Капсульные сети извлекают все более сложные свойства из входных данных, используя многочисленные слои капсул.
Техника Capsule Networks позволяет им изучать иерархические представления данного ввода. Они могут правильно кодировать пространственные связи между элементами внутри изображения, взаимодействуя между капсулами.
Идентификация объектов, сегментация изображений и обработка естественного языка — все это приложения Capsule Networks.
Капсульные сети могут быть использованы в автономное вождение технологии. Они помогают системе распознавать и различать такие объекты, как автомобили, людей и дорожные знаки. Эти системы могут избегать столкновений, делая более точные прогнозы поведения объектов в их окружении.
7. Вариационные автоэнкодеры (ВАЭ)
VAE — это форма инструмента глубокого обучения, который используется для обучения без учителя. Кодируя данные в низкоразмерное пространство, а затем декодируя их обратно в исходный формат, они могут научиться находить закономерности в данных.
Они как волшебники, которые могут превратить кролика в шляпу, а затем обратно в кролика! VAE полезны для создания реалистичных визуальных эффектов или музыки. И их можно использовать для получения новых данных, сопоставимых с исходными данными.
VAE похожи на взломщик секретных кодов. Они могут обнаружить лежащую в основе структура данных разбивая его на более простые части, подобно тому, как разбивается головоломка. Они могут использовать эту информацию для создания новых данных, которые выглядят как исходные после того, как они рассортируют части.
Это может быть удобно для сжатия огромных файлов или создания свежей графики или музыки в определенном стиле. VAE также могут создавать свежий контент, например новости или тексты песен.
8. Генеративно-состязательные сети (GAN)
GAN (генеративно-состязательные сети) — это форма системы глубокого обучения, которая генерирует новые данные, напоминающие исходные. Они работают путем обучения двух сетей: сети генератора и сети дискриминатора.
Генератор выдает новые данные, сопоставимые с исходными.
И дискриминатор пытается различить исходные и созданные данные. Две сети обучаются в тандеме, при этом генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается правильно идентифицировать исходные данные.
Считайте GAN чем-то средним между фальсификатором и детективом. Генератор работает аналогично фальсификатору, производя новые произведения искусства, похожие на оригинал.
Дискриминатор действует как детектив, пытаясь отличить подлинное произведение искусства от подделки. Две сети обучаются в тандеме, при этом генератор улучшается при создании правдоподобных подделок, а дискриминатор улучшается при их распознавании.
У GAN есть несколько применений: от создания реалистичных изображений людей или животных до создания новой музыки или письма. Их также можно использовать для увеличения данных, что включает в себя объединение полученных данных с реальными данными для создания большего набора данных для обучения моделей машинного обучения.
9. Глубокие Q-сети (DQN)
Глубокие Q-сети (DQN) — это своего рода алгоритм обучения с подкреплением для принятия решений. Они работают, изучая Q-функцию, которая предсказывает ожидаемое вознаграждение за выполнение определенного действия в определенных условиях.
Q-функцию обучают методом проб и ошибок, когда алгоритм предпринимает различные действия и учится на результатах.
Рассматривайте это как видеоигра персонаж экспериментирует с различными действиями и выясняет, какие из них приводят к успеху! DQN тренируют Q-функцию с помощью глубокой нейронной сети, что делает их эффективными инструментами для сложных задач по принятию решений.
Они даже побеждали чемпионов среди людей в таких играх, как го и шахматы, а также в робототехнике и беспилотных автомобилях. Итак, в целом, DQN работают, учась на собственном опыте, чтобы со временем улучшить свои навыки принятия решений.
10. Сети радиальных базовых функций (RBFN)
Радиальные базисные функциональные сети (RBFN) — это своего рода нейронная сеть, которая используется для аппроксимации функций и выполнения задач классификации. Они работают путем преобразования входных данных в многомерное пространство с использованием набора радиальных базисных функций.
Выход сети представляет собой линейную комбинацию базисных функций, и каждая радиальная базисная функция представляет собой центральную точку во входном пространстве.
RBFN особенно эффективны для ситуаций со сложным взаимодействием ввода-вывода, и их можно обучать с использованием широкого спектра методов, включая обучение с учителем и без учителя. Они использовались для чего угодно: от финансовых прогнозов до распознавания изображений и речи и медицинской диагностики.
Рассматривайте RBFN как систему GPS, которая использует ряд опорных точек, чтобы ориентироваться в труднопроходимой местности. Выход сети представляет собой комбинацию опорных точек, которые заменяют радиальные базисные функции.
Мы можем просматривать сложную информацию и генерировать точные прогнозы о том, как обернется сценарий, используя RBFN.
11. Многослойные перцептроны (MLP)
Типичная форма нейронной сети, называемая многослойным персептроном (MLP), используется для контролируемых задач обучения, таких как классификация и регрессия. Они работают, складывая несколько слоев связанных узлов или нейронов, причем каждый слой нелинейно изменяет входящие данные.
В MLP каждый нейрон получает входные данные от нейронов нижнего слоя и отправляет сигнал нейронам верхнего слоя. Выход каждого нейрона определяется с помощью функции активации, которая придает сети нелинейность.
Они способны изучать сложные представления входных данных, поскольку могут иметь несколько скрытых слоев.
MLP применялись для решения множества задач, таких как анализ настроений, обнаружение мошенничества, а также распознавание голоса и изображений. MLP можно сравнить с группой следователей, работающих вместе над раскрытием сложного дела.
Вместе они могут собрать воедино факты и раскрыть преступление, несмотря на то, что у каждого есть своя специализация.
12. Сверточные нейронные сети (CNN)
Изображения и видео обрабатываются с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), разновидности нейронной сети. Они работают, используя набор обучаемых фильтров или ядер для извлечения важных характеристик из входных данных.
Фильтры скользят по входному изображению, выполняя свертки для построения карты признаков, которая фиксирует основные аспекты изображения.
Поскольку CNN способны изучать иерархические представления характеристик изображения, они особенно полезны в ситуациях, связанных с огромными объемами визуальных данных. Они использовались в нескольких приложениях, таких как обнаружение объектов, категоризация изображений и обнаружение лиц.
Считайте CNN художником, который использует несколько кистей, чтобы создать шедевр. Каждая кисть — это ядро, и художник может создать сложное реалистическое изображение, смешивая множество ядер. Мы можем извлечь важные характеристики из фотографий и использовать их для точного прогнозирования содержимого изображения с помощью CNN.
13. Сети глубокого убеждения (DBN)
DBN — это форма нейронной сети, которая используется для неконтролируемых задач обучения, таких как уменьшение размерности и изучение признаков. Они функционируют путем объединения нескольких уровней ограниченных машин Больцмана (RBM), которые представляют собой двухслойные нейронные сети, способные обучаться воссозданию входных данных.
DBN очень полезны для проблем с многомерными данными, потому что они могут изучить компактное и эффективное представление входных данных. Они использовались для чего угодно: от распознавания голоса до категоризации изображений и поиска лекарств.
Например, исследователи использовали DBN для оценки аффинности связывания лекарств-кандидатов с рецептором эстрогена. DBN был обучен на наборе химических характеристик и аффинности связывания, и он смог точно предсказать аффинность связывания новых кандидатов в лекарства.
Это подчеркивает использование DBN в разработке лекарств и других приложениях с многомерными данными.
14. Автоэнкодеры
Автоэнкодеры — это нейронные сети, которые используются для неконтролируемых задач обучения. Они предназначены для восстановления входных данных, что означает, что они научатся кодировать информацию в компактное представление, а затем декодировать ее обратно в исходный ввод.
Автоэнкодеры очень эффективны для сжатия данных, удаления шума и обнаружения аномалий. Их также можно использовать для изучения признаков, когда компактное представление автоэнкодера используется в контролируемой задаче обучения.
Считайте автоэнкодеров учениками, делающими заметки в классе. Студент слушает лекцию и кратко и эффективно записывает наиболее важные моменты.
Позже учащийся может изучить и запомнить урок, используя свои записи. С другой стороны, автоэнкодер кодирует входные данные в компактное представление, которое впоследствии можно использовать для различных целей, таких как обнаружение аномалий или сжатие данных.
15. Ограниченные машины Больцмана (RBM)
RBM (ограниченные машины Больцмана) — это своего рода генеративная нейронная сеть, которая используется для неконтролируемых задач обучения. Они состоят из видимого слоя и скрытого слоя, причем нейроны в каждом слое связаны, но не находятся в одном слое.
RBM обучаются с использованием метода, известного как контрастная дивергенция, который влечет за собой изменение весов между видимыми и скрытыми слоями, чтобы оптимизировать вероятность обучающих данных. RBM могут создавать свежие данные после обучения путем выборки из изученного распределения.
Распознавание изображений и речи, совместная фильтрация и обнаружение аномалий — все это приложения, использующие RBM. Они также использовались в системах рекомендаций для создания индивидуальных рекомендаций путем изучения моделей поведения пользователей.
RBM также использовались при изучении признаков для создания компактного и эффективного представления многомерных данных.
Подведение итогов и перспективные разработки на горизонте
Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), являются одними из самых передовых подходов к искусственному интеллекту. CNN изменили распознавание изображений и звука, а RNN значительно продвинулись в обработке естественного языка и последовательном анализе данных.
Следующий шаг в развитии этих подходов, вероятно, будет сосредоточен на повышении их эффективности и масштабируемости, что позволит им анализировать большие и более сложные наборы данных, а также на повышении их интерпретируемости и способности учиться на менее размеченных данных.
Глубокое обучение может позволить совершить прорыв в таких областях, как здравоохранение, финансы и автономные системы по мере его развития.
Оставьте комментарий