Mangtaun-taun, diajar jero parantos janten headline dina téknologi. Na, éta basajan ngartos naha.
Cabang intelijen buatan ieu ngarobih séktor mimitian ti palayanan kaséhatan ka perbankan ka transportasi, ngamungkinkeun kamajuan anu teu kapikir sateuacana.
Pembelajaran jero diwangun dina sakumpulan algoritma canggih anu diajar nimba sareng ngaduga pola pajeulit tina jilid data anu ageung.
Kami bakal ningali 15 algoritma diajar jero anu pangsaéna dina tulisan ieu, ti Jaringan Neural Convolutional ka Jaringan Adversarial Generatif ka jaringan Mémori Jangka Pendek Panjang.
Pos ieu bakal masihan wawasan penting naha anjeun a pemula atawa ahli dina learning jero.
1. Jaringan Transformer
Jaringan trafo geus robah visi komputer sareng aplikasi pangolahan basa alami (NLP). Aranjeunna nganalisis data anu asup sareng ngagunakeun prosés perhatian pikeun nangkep hubungan jarak jauh. Hal ieu ngajadikeun eta leuwih gancang ti model runtuyan-ka-urutan konvensional.
Jaringan Transformer munggaran dijelaskeun dina publikasi "Perhatosan Anu Dibutuhkeun" ku Vaswani et al.
Éta diwangun ku encoder sareng decoder (2017). Modél trafo geus nunjukkeun kinerja dina rupa-rupa aplikasi NLP, kaasup analisis sentimen, categorization téks, jeung tarjamah mesin.
Modél dumasar-trafo ogé tiasa dianggo dina visi komputer pikeun aplikasi. Éta tiasa ngalakukeun pangakuan obyék sareng captioning gambar.
2. Jaringan Mémori Jangka Pendek Panjang (LSTMs)
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) mangrupakeun wangun jaringan neural utamana diwangun pikeun nanganan input sequential. Aranjeunna disebut "jangka pondok panjang" sabab bisa ngelingan pangaweruh ti jaman baheula bari ogé forgetting informasi nu teu perlu.
LSTMs beroperasi ngaliwatan sababaraha "Gerbang" nu ngatur aliran informasi jero jaringan. Gumantung kana naha inpormasi ditilik penting atanapi henteu, gerbang ieu tiasa ngantepkeun atanapi nyegahna.
Téhnik ieu ngamungkinkeun LSTM pikeun nginget-nginget atanapi mopohokeun inpormasi tina léngkah-léngkah waktos katukang, anu penting pikeun tugas-tugas sapertos pangakuan ucapan, pamrosésan basa alami, sareng prediksi séri waktos.
LSTMs pisan mangpaat dina sagala hal dimana anjeun gaduh data sequential nu kudu dievaluasi atawa forecasted. Aranjeunna sering dianggo dina parangkat lunak pangenal sora pikeun ngarobih kecap anu diucapkeun kana téks, atanapi di tempat jual beuli saham analisis pikeun ngaramal harga hareup dumasar kana data saméméhna.
3. Self Organizing Maps (SOMs)
SOMs mangrupakeun jenis jieunan jaringan saraf nu bisa diajar tur ngagambarkeun data pajeulit dina lingkungan low-dimensi. Metoda ieu beroperasi ku cara ngarobah data input dimensi luhur kana grid dua diménsi, kalawan unggal unit atawa neuron ngagambarkeun bagian béda tina spasi input.
Neuron dihubungkeun sareng nyiptakeun struktur topologis, ngamungkinkeun aranjeunna diajar sareng nyaluyukeun kana data input. Janten, SOM dumasar kana pangajaran anu teu diawasi.
Algoritma henteu peryogi data dilabélan diajar ti. Sabalikna, éta ngagunakeun fitur statistik tina data input pikeun mendakan pola sareng korelasi diantara variabel.
Salila tahap latihan, neuron bersaing pikeun jadi indikasi pangalusna tina data input. Sareng, aranjeunna ngatur diri kana struktur anu bermakna. SOMs gaduh rupa-rupa aplikasi, kalebet pangakuan gambar sareng ucapan, pertambangan data, sareng pangakuan pola.
Aranjeunna mangpaat pikeun visualizing data pajeulit, clustering titik data patali, sarta detecting Abnormalitas atanapi outliers.
4. Pangajaran Panguatan Jero
jero Pembuatan Penguatan mangrupakeun nurun tina mesin learning nu agén dilatih pikeun nyieun kaputusan dumasar kana sistem ganjaran. Éta fungsina ku ngantepkeun agén berinteraksi sareng sakulilingna sareng diajar liwat trial and error.
Agén diganjar pikeun unggal tindakan anu dilakukeun, sareng tujuanana pikeun diajar kumaha ngaoptimalkeun mangpaatna dina waktosna. Ieu bisa dipaké pikeun ngajarkeun agén maén kaulinan, nyetir mobil, komo ngatur robot.
Q-Learning mangrupikeun metode Pembelajaran Penguatan Jero anu kasohor. Éta beroperasi ku cara ngira-ngira nilai tina ngalakukeun tindakan anu tangtu dina kaayaan anu khusus sareng ngamutahirkeun perkiraan éta nalika agén berinteraksi sareng lingkungan.
agén lajeng utilizes estimasi ieu pikeun nangtukeun mana aksi anu paling dipikaresep ngahasilkeun ganjaran pangbadagna. Q-Learning geus dipaké pikeun ngadidik agén maén kaulinan Atari, kitu ogé pikeun ngaronjatkeun pamakéan énérgi dina puseur data.
Deep Q-Networks mangrupikeun metode Pembelajaran Penguatan Jero (DQN) anu kasohor. DQNs sami sareng Q-Learning sabab ngira-ngira nilai tindakan nganggo jaringan saraf jero tinimbang méja.
Hal ieu ngamungkinkeun aranjeunna nungkulan setélan anu ageung sareng rumit kalayan seueur tindakan alternatif. DQN parantos dianggo pikeun ngalatih agén maén kaulinan sapertos Go sareng Dota 2, ogé pikeun nyiptakeun robot anu tiasa diajar leumpang.
5. Recurrent Neural Networks (RNNs)
RNNs mangrupakeun nurun tina jaringan neural nu bisa ngolah data sequential bari tetep hiji kaayaan internal. Pertimbangkeun éta sami sareng jalma anu maca buku, dimana unggal kecap dicerna dina hubunganana sareng anu sateuacanna.
Ku kituna RNNs idéal pikeun tugas kawas pangakuan ucapan, tarjamah basa, komo ngaramal kecap salajengna dina frase.
RNNs dianggo ku cara maké puteran eupan balik pikeun nyambungkeun kaluaran unggal waktos lengkah deui ka input tina hambalan waktos salajengna. Ieu ngamungkinkeun jaringan ngagunakeun inpormasi léngkah waktos sateuacanna pikeun nginpokeun prediksi na pikeun léngkah waktos ka hareup. Hanjakalna, ieu ogé hartosna yén RNN rentan kana masalah gradién anu ngaleungit, dimana gradién anu dianggo pikeun latihan janten alit pisan sareng jaringan berjuang pikeun diajar hubungan jangka panjang.
Sanajan konstrain katempo ieu, RNNs geus kapanggih pamakéan dina rupa-rupa aplikasi. Aplikasi ieu kalebet pamrosésan basa alami, pangakuan ucapan, sareng bahkan produksi musik.
Tarjamah Google, contona, employs sistem basis RNN pikeun narjamahkeun sakuliah basa, bari Siri, asisten virtual, utilizes hiji sistem basis RNN pikeun ngadeteksi sora. RNN ogé parantos dianggo pikeun ngaramalkeun harga saham sareng nyiptakeun téks sareng grafik anu réalistis.
6. Jaringan kapsul
Capsule Networks mangrupikeun jinis desain jaringan neural énggal anu tiasa ngaidentipikasi pola sareng korelasi data sacara langkung efektif. Aranjeunna ngatur neuron kana "kapsul" nu encode aspék tangtu hiji input.
Ku cara ieu aranjeunna tiasa ngadamel prediksi anu langkung akurat. Capsule Networks ékstrak sipat progressively pajeulit tina data input ku employing sababaraha lapisan kapsul.
Téhnik Capsule Networks ngamungkinkeun aranjeunna pikeun neuleuman perwakilan hirarki tina input anu dipasihkeun. Éta leres tiasa encode sambungan spasial antara item dina gambar ku komunikasi antara kapsul.
Idéntifikasi obyék, ségméntasi gambar, sareng pamrosésan basa alami mangrupikeun aplikasi tina Jaringan Kapsul.
Capsule Networks boga potensi pikeun digawé di otonom nyetir téknologi. Aranjeunna ngabantosan sistem pikeun mikawanoh sareng ngabédakeun antara barang sapertos mobil, jalma, sareng rambu lalu lintas. Sistem ieu tiasa ngahindarkeun tabrakan ku cara ngadamel prediksi anu langkung tepat ngeunaan paripolah objék di lingkunganana.
7. Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs mangrupikeun bentuk alat diajar jero anu dianggo pikeun diajar anu henteu diawasi. Ku cara ngodekeun data kana rohangan diménsi handap teras ngadekodkeun deui kana format aslina, aranjeunna tiasa diajar ningali pola dina data.
Aranjeunna sapertos tukang sihir anu tiasa ngarobih kelenci janten topi, teras deui janten kelinci! VAEs mangpaat pikeun ngahasilkeun visual atanapi musik anu realistis. Sareng, aranjeunna tiasa dianggo pikeun ngahasilkeun data énggal anu tiasa dibandingkeun sareng data asli.
VAE sami sareng pemecah kode rahasia. Aranjeunna tiasa mendakan dasarna struktur data ku ngarecah kana bit basajan, teuing kawas kumaha teka a direcah. Éta tiasa ngagunakeun inpormasi éta pikeun ngawangun data énggal anu katingalina asli saatos aranjeunna nyortir bagian-bagianna.
Ieu tiasa dianggo pikeun ngompresi file anu ageung atanapi ngahasilkeun grafik atanapi musik seger dina gaya anu tangtu. VAEs ogé bisa ngahasilkeun eusi seger, kayaning carita warta atawa lirik musik.
8. Generative Adversarial Networks (GAN)
GANs (Generative Adversarial Networks) mangrupikeun bentuk sistem diajar jero anu ngahasilkeun data anyar anu nyarupaan aslina. Aranjeunna beroperasi ku ngalatih dua jaringan: generator sareng jaringan diskriminator.
generator ngahasilkeun data anyar nu comparable jeung aslina.
Sareng, diskriminator nyobian ngabédakeun antara data asli sareng data anu diciptakeun. Dua jaringan ieu dilatih dina tandem, jeung generator nu nyoba nipu discriminator jeung discriminator nyoba bener ngaidentipikasi data asli.
Pertimbangkeun GAN janten persilangan antara pemalsu sareng detektif. generator nu fungsina sarupa forger a, ngahasilkeun karya seni anyar nu nyarupaan aslina.
Diskriminator bertindak salaku detektif, nyobian ngabédakeun antara karya seni asli sareng pemalsuan. Dua jaringan ieu dilatih dina tandem, jeung generator ngaronjatkeun dina nyieun palsu masuk akal jeung discriminator ngaronjatkeun dina recognizing aranjeunna.
GAN boga sababaraha kagunaan, mimitian ti ngahasilkeun gambar realistis manusa atawa sato pikeun nyieun musik anyar atawa tulisan. Éta ogé tiasa dianggo pikeun ngagedekeun data, anu ngalibatkeun ngagabungkeun data anu dihasilkeun sareng data nyata pikeun ngawangun set data anu langkung ageung pikeun ngalatih modél pembelajaran mesin.
9. Deep Q-Networks (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) mangrupikeun jinis algoritma pembelajaran penguatan-nyieun kaputusan. Aranjeunna beroperasi ku diajar Q-fungsi nu ngaramal ganjaran ekspektasi pikeun ngalakukeun hiji aksi tangtu dina kaayaan nu tangtu.
Fungsi Q diajarkeun ku trial and error, kalayan algoritma nyobian sagala rupa tindakan sareng diajar tina hasil.
Anggap eta kawas a video game karakter ékspérimén sareng sagala rupa tindakan sareng mendakan anu mana anu nuju ka kasuksésan! DQNs ngalatih Q-fungsi ngagunakeun jaringan saraf jero, nyieun eta alat éféktif pikeun tugas-nyieun kaputusan hésé.
Aranjeunna malah ngéléhkeun juara manusa dina kaulinan sapertos Go sareng catur, ogé dina robotika sareng mobil anu nyetir. Janten, sadayana, DQN damel ku diajar tina pangalaman pikeun ningkatkeun kaahlian pengambilan kaputusan dina waktosna.
10. Jaringan Fungsi Dasar Radial (RBFNs)
Radial Basis Function Networks (RBFNs) mangrupikeun jinis jaringan saraf anu dianggo pikeun ngitung fungsi sareng ngalaksanakeun tugas klasifikasi. Aranjeunna beroperasi ku cara ngarobah data input kana spasi diménsi luhur ngagunakeun kumpulan fungsi basis radial.
Kaluaran jaringan mangrupa kombinasi linier tina fungsi dasar, sarta unggal fungsi basis radial ngagambarkeun titik puseur dina spasi input.
RBFNs utamana mujarab pikeun situasi sareng interaksi input-output pajeulit, sarta aranjeunna bisa diajarkeun ngagunakeun rupa-rupa téhnik, kaasup learning diawasan jeung unsupervised. Aranjeunna parantos dianggo pikeun naon waé tina prediksi kauangan pikeun gambar sareng pangakuan ucapan pikeun diagnostik médis.
Pertimbangkeun RBFNs salaku sistem GPS anu ngagunakeun runtuyan titik jangkar pikeun manggihan jalan na sakuliah rupa bumi nangtang. Kaluaran jaringan mangrupikeun kombinasi titik jangkar, anu nangtung pikeun fungsi dasar radial.
Urang tiasa ngotéktak inpormasi anu rumit sareng ngahasilkeun prediksi anu tepat ngeunaan kumaha skenario anu bakal dilakukeun ku ngagunakeun RBFN.
11. Multilayer Perceptrons (MLPs)
Bentuk has jaringan neural anu disebut multilayer perceptron (MLP) dianggo pikeun tugas-tugas diajar anu diawaskeun sapertos klasifikasi sareng régrési. Aranjeunna beroperasi ku tumpukan sababaraha lapisan titik numbu, atawa neuron, kalawan unggal lapisan nonlinier ngarobah data asup.
Dina MLP, unggal neuron meunang input ti neuron dina lapisan handap sarta ngirimkeun sinyal ka neuron dina lapisan luhur. Kaluaran unggal neuron ditangtukeun nganggo fungsi aktivasina, anu masihan jaringan nonlinier.
Éta sanggup diajar representasi canggih tina data input sabab tiasa gaduh sababaraha lapisan disumputkeun.
MLPs geus dilarapkeun ka rupa-rupa pancén, kayaning analisis sentimen, deteksi panipuan, sarta sora jeung pangakuan gambar. MLPs bisa dibandingkeun jeung grup penyidik gawé babarengan pikeun rengat hiji pasualan hésé.
Kalawan babarengan, maranéhna bisa sapotong babarengan fakta jeung ngajawab kajahatan sanajan kanyataan yén unggal boga wewengkon husus husus.
12. Jaringan Syaraf Konvolusional (CNNs)
Gambar sareng video diolah nganggo jaringan saraf konvolusional (CNN), bentuk jaringan saraf. Éta fungsina ku ngagunakeun sakumpulan saringan anu tiasa diajar, atanapi kernels, pikeun nimba ciri anu penting tina data input.
Saringan glide ngaliwatan gambar input, executing convolutions ngawangun peta fitur nu ngarebut aspék penting tina gambar.
Kusabab CNN tiasa diajar répréséntasi hirarki tina ciri gambar, aranjeunna hususna mantuan pikeun situasi anu ngalibetkeun volume data visual anu ageung. Sababaraha aplikasi parantos ngagunakeunana, sapertos deteksi obyék, kategorisasi gambar, sareng deteksi wajah.
Pertimbangkeun CNN salaku pelukis anu ngagunakeun sababaraha sikat pikeun nyiptakeun karya agung. Unggal sikat mangrupikeun kernel, sareng seniman tiasa ngawangun gambar anu rumit sareng realistis ku nyampur seueur kernel. Urang tiasa nimba ciri anu penting tina poto sareng ngamangpaatkeunana pikeun ngaramalkeun eusi gambar sacara akurat ku ngagunakeun CNN.
13. Deep Belief Networks (DBNs)
DBN mangrupikeun bentuk jaringan saraf anu dianggo pikeun tugas diajar anu henteu diawasi sapertos réduksi dimensi sareng fitur diajar. Éta fungsina ku tumpukan sababaraha lapisan Mesin Boltzmann Terbatas (RBM), anu mangrupikeun jaringan saraf dua lapis anu tiasa diajar nyusun ulang data input.
DBNs pisan mangpaatna pikeun masalah data diménsi luhur sabab bisa diajar ngagambarkeun kompak tur efisien input. Aranjeunna parantos dianggo pikeun naon waé tina pangakuan sora pikeun kategorisasi gambar dugi ka kapanggihna narkoba.
Salaku conto, panalungtik padamelan DBN pikeun estimasi pangirut mengikat calon nginum obat ka reséptor éstrogén. DBN ieu dilatih dina kumpulan ciri kimiawi jeung affinities mengikat, sarta éta bisa akurat ngaduga pangirut mengikat calon ubar novél.
Ieu highlights pamakéan DBNs dina ngembangkeun ubar jeung aplikasi data tinggi-dimensi lianna.
14. Autoencoders
Autoencoders mangrupikeun jaringan saraf anu dianggo pikeun tugas diajar anu teu diawasi. Éta dimaksudkeun pikeun ngarekonstruksikeun data input, anu nunjukkeun yén aranjeunna bakal diajar ngodekeun inpormasi kana répréséntasi anu kompak sareng teras decode deui kana input aslina.
Autoencoders pohara efektif pikeun komprési data, noise removal, sarta deteksi anomali. Éta ogé tiasa dianggo pikeun diajar fitur, dimana perwakilan kompak autoencoder dilebetkeun kana tugas diajar anu diawasi.
Pertimbangkeun autoencoders janten murid anu nyandak catetan di kelas. Siswa ngadangukeun ceramah sareng nyerat titik-titik anu paling relevan dina cara singket sareng éfisién.
Engké, murid bisa diajar jeung nginget-nginget palajaran ngagunakeun catetan maranéhanana. Autoencoder, di sisi séjén, nangkodkeun data input kana representasi kompak anu salajengna tiasa dianggo pikeun tujuan anu béda sapertos deteksi anomali atanapi komprési data.
15. Mesin Boltzmann Diwatesan (RBMs)
RBMs (Restricted Boltzmann Machines) mangrupikeun jinis jaringan saraf generatif anu dianggo pikeun tugas diajar anu henteu diawasi. Éta diwangun ku lapisan anu katingali sareng lapisan anu disumputkeun, kalayan neuron dina unggal lapisan, dihubungkeun tapi henteu dina lapisan anu sami.
RBM dilatih ngagunakeun téknik anu katelah divergénsi kontrastip, anu ngabutuhkeun ngarobih beurat antara lapisan anu katingali sareng disumputkeun pikeun ngaoptimalkeun kamungkinan data latihan. RBM bisa nyieun data anyar sanggeus dilatih ku sampling tina distribusi diajar.
Pangenal gambar sareng ucapan, panyaring kolaborasi, sareng deteksi anomali mangrupikeun aplikasi anu nganggo RBM. Éta ogé parantos dianggo dina sistem rekomendasi pikeun nyiptakeun saran anu cocog ku diajar pola tina kabiasaan pangguna.
RBM ogé parantos dianggo dina pangajaran fitur pikeun nyiptakeun répréséntasi data dimensi anu kompak sareng épisién.
Bungkus-Up sareng Kamekaran Ngajangjikeun dina Horizon
Métode diajar jero, sapertos Convolutional Neural Networks (CNNs) sareng Recurrent Neural Networks (RNNs), mangrupikeun salah sahiji pendekatan kecerdasan buatan anu paling maju. CNNs geus robah gambar jeung pangakuan audio, bari RNNs geus maju sacara signifikan dina ngolah basa alam jeung analisis data sequential.
Léngkah salajengna dina évolusi pendekatan ieu sigana bakal difokuskeun ningkatkeun efisiensi sareng skalabilitasna, ngamungkinkeun aranjeunna nganalisa set data anu langkung ageung sareng langkung rumit, ogé ningkatkeun interpretasi sareng kamampuan diajar tina data anu kirang dilabélan.
Pangajaran jero ngagaduhan kamungkinan ngamungkinkeun terobosan dina widang sapertos kasehatan, kauangan, sareng sistem otonom nalika maju.
Leave a Reply