Протягом багатьох років глибинне навчання займало перші позиції в галузі технологій. І легко зрозуміти чому.
Ця галузь штучного інтелекту трансформує сектори, починаючи від охорони здоров’я, банківської справи та транспорту, забезпечуючи немислимий раніше прогрес.
Глибоке навчання побудовано на наборі складних алгоритмів, які вчаться витягувати та прогнозувати складні шаблони з величезних обсягів даних.
У цьому дописі ми розглянемо 15 найкращих алгоритмів глибокого навчання, від згорткових нейронних мереж до генеративних суперницьких мереж і мереж довготривалої короткочасної пам’яті.
Ця публікація дасть важливу інформацію про те, чи є ви початківець або експерт у глибокому навчанні.
1. Трансформаторні мережі
Трансформаторні мережі трансформувалися комп'ютерне бачення і програми обробки природної мови (NLP). Вони аналізують вхідні дані та використовують процеси привернення уваги, щоб охопити довгострокові відносини. Це робить їх швидшими, ніж звичайні моделі послідовності.
Трансформаторні мережі були вперше описані в публікації «Увага — це все, що вам потрібно» Васвані та ін.
Вони складаються з кодера та декодера (2017). Модель трансформатора продемонструвала ефективність у різноманітних додатках НЛП, у тому числі аналіз настроїв, категоризація тексту та машинний переклад.
Моделі на основі трансформаторів також можна використовувати в комп’ютерному зорі для програм. Вони можуть виконувати розпізнавання об’єктів і створювати підписи до зображень.
2. Мережі довготривалої короткочасної пам'яті (LSTM)
Мережі довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM) є формою нейронної мережі спеціально створений для обробки послідовного введення. Їх називають «довгокороткостроковими», оскільки вони можуть згадувати знання давно минулого, забуваючи також непотрібну інформацію.
LSTM працюють через деякі «ворота», які керують потоком інформації всередині мережі. Залежно від того, чи вважається інформація важливою чи ні, ці ворота можуть пропускати її або запобігати.
Ця техніка дозволяє LSTM відновлювати або забувати інформацію з минулих часових кроків, що є критичним для таких завдань, як розпізнавання мовлення, обробка природної мови та прогнозування часових рядів.
LSTM надзвичайно корисні в будь-якому випадку, коли у вас є послідовні дані, які потрібно оцінити або спрогнозувати. Вони часто використовуються в програмному забезпеченні розпізнавання голосу для перетворення вимовлених слів у текст або в Фондова біржа аналіз для прогнозування майбутніх цін на основі попередніх даних.
3. Самоорганізуючі карти (SOM)
SOM є свого роду штучними нейронна мережа, яка може навчатися і представляти складні дані в середовищі низької розмірності. Метод працює шляхом перетворення багатовимірних вхідних даних у двовимірну сітку, де кожен блок або нейрон представляє іншу частину вхідного простору.
Нейрони пов’язані разом і створюють топологічну структуру, що дозволяє їм навчатися та адаптуватися до вхідних даних. Отже, SOM базується на неконтрольованому навчанні.
Алгоритм не потрібен позначені дані вчитися з. Натомість він використовує статистичні характеристики вхідних даних, щоб виявити закономірності та кореляції між змінними.
На стадії навчання нейрони змагаються за те, щоб краще відобразити вхідні дані. І вони самоорганізовуються в значущу структуру. SOM мають широкий спектр застосувань, включаючи розпізнавання зображень і мови, аналіз даних і розпізнавання образів.
Вони корисні для візуалізація складних даних, кластеризація пов’язаних точок даних і виявлення аномалій або викидів.
4. Глибоке навчання з підкріпленням
глибока Навчання зміцненню це свого роду машинне навчання, в якому агента навчають приймати рішення на основі системи винагороди. Він функціонує, дозволяючи агенту взаємодіяти з оточенням і навчатися шляхом проб і помилок.
Агент отримує винагороду за кожну свою дію, і його мета — навчитися оптимізувати свої переваги з часом. Це можна використовувати, щоб навчити агентів грати в ігри, керувати автомобілями та навіть керувати роботами.
Q-навчання – добре відомий метод глибокого підкріплення. Він працює, оцінюючи цінність виконання певної дії в певному стані та оновлюючи цю оцінку, коли агент взаємодіє з середовищем.
Потім агент використовує ці оцінки, щоб визначити, яка дія, швидше за все, призведе до найбільшої винагороди. Q-Learning використовувався для навчання агентів грати в ігри Atari, а також для покращення використання енергії в центрах обробки даних.
Deep Q-Networks — ще один відомий метод Deep Reinforcement Learning (DQN). DQN схожі на Q-Learning тим, що вони оцінюють значення дії за допомогою глибокої нейронної мережі, а не таблиці.
Це дає їм змогу працювати з величезними, складними налаштуваннями за допомогою численних альтернативних дій. DQN використовували для навчання агентів грати в такі ігри, як Go та Dota 2, а також для створення роботів, які можуть навчитися ходити.
5. Повторювані нейронні мережі (RNN)
RNN — це свого роду нейронні мережі, які можуть обробляти послідовні дані, зберігаючи внутрішній стан. Вважайте це схожим на людину, яка читає книгу, де кожне слово перетравлюється по відношенню до тих, що були перед ним.
Таким чином, мережі RNN ідеально підходять для таких завдань, як розпізнавання мовлення, мовний переклад і навіть прогнозування наступного слова у фразі.
RNN працюють, використовуючи петлі зворотного зв’язку, щоб з’єднати вихід кожного кроку часу назад із входом наступного кроку часу. Це дозволяє мережі використовувати попередню інформацію про часові кроки для інформування своїх прогнозів щодо майбутніх часових кроків. На жаль, це також означає, що RNN вразливі до проблеми зникнення градієнта, коли градієнти, які використовуються для навчання, стають дуже крихітними, а мережа намагається навчитися довгостроковим зв’язкам.
Незважаючи на це очевидне обмеження, RNN знайшли застосування в широкому діапазоні застосувань. Ці програми включають обробку природної мови, розпізнавання мовлення та навіть створення музики.
Google Translate, наприклад, використовує систему на основі RNN для перекладу різними мовами, тоді як Siri, віртуальний помічник, використовує систему на основі RNN для виявлення голосу. RNN також використовувалися для прогнозування цін на акції та створення реалістичного тексту та графіки.
6. Капсульні мережі
Capsule Networks — це новий тип нейронної мережі, яка може ефективніше ідентифікувати закономірності та кореляції в даних. Вони організовують нейрони в «капсули», які кодують певні аспекти вхідних даних.
Таким чином вони можуть робити точніші прогнози. Capsule Networks витягують дедалі складніші властивості з вхідних даних, використовуючи численні шари капсул.
Техніка Capsule Networks дозволяє їм вивчати ієрархічні представлення заданих вхідних даних. Вони можуть належним чином кодувати просторові зв’язки між елементами всередині зображення, спілкуючись між капсулами.
Ідентифікація об’єктів, сегментація зображень і обробка природної мови – все це програми Capsule Networks.
Капсульні мережі мають потенціал для використання автономне водіння технології. Вони допомагають системі розпізнавати та розрізняти такі предмети, як автомобілі, люди та дорожні знаки. Ці системи можуть уникати зіткнень, роблячи більш точні передбачення щодо поведінки об’єктів у своєму оточенні.
7. Варіаційні автокодери (VAE)
VAE – це форма глибокого навчання, яка використовується для неконтрольованого навчання. Кодуючи дані в низьковимірний простір, а потім декодуючи їх назад у вихідний формат, вони можуть навчитися виявляти шаблони в даних.
Вони як чарівники, які можуть перетворити кролика на капелюх, а потім знову на зайчика! VAE корисні для створення реалістичних зображень або музики. Крім того, їх можна використовувати для створення нових даних, які можна порівняти з вихідними даними.
VAE подібні до секретного зламника кодів. Вони можуть виявити суть структура даних розбиваючи його на простіші частини, подібно до того, як розкладають головоломку. Вони можуть використати цю інформацію для створення нових даних, які виглядатимуть як оригінальні після того, як вони відсортують частини.
Це може бути зручно для стиснення величезних файлів або створення свіжої графіки чи музики в певному стилі. VAE також може створювати свіжий вміст, наприклад новини чи музичні тексти.
8. Генеративні змагальні мережі (GAN)
GAN (Generative Adversarial Networks) — це форма системи глибокого навчання, яка генерує нові дані, схожі на оригінальні. Вони працюють шляхом навчання двох мереж: генератора та дискримінатора.
Генератор створює нові дані, які можна порівняти з вихідними.
І дискримінатор намагається розрізнити вихідні та створені дані. Дві мережі навчаються в тандемі, коли генератор намагається ввести в оману дискримінатор, а дискримінатор намагається правильно ідентифікувати вихідні дані.
Вважайте GAN щось середнє між фальсифікатором і детективом. Генератор працює подібно до фальсифікатора, створюючи новий твір мистецтва, який нагадує оригінал.
Дискримінатор діє як детектив, намагаючись відрізнити справжній твір мистецтва від підробки. Дві мережі навчаються в тандемі, при цьому генератор покращує створення правдоподібних підробок, а дискримінатор покращує їх розпізнавання.
GAN мають кілька застосувань, починаючи від створення реалістичних зображень людей і тварин і закінчуючи створенням нової музики чи написання. Вони також можуть використовуватися для розширення даних, що передбачає поєднання створених даних із реальними для створення більшого набору даних для навчання моделей машинного навчання.
9. Глибокі Q-мережі (DQN)
Глибокі Q-мережі (DQN) — це свого роду алгоритм навчання з підкріпленням прийняття рішень. Вони працюють шляхом вивчення Q-функції, яка передбачає очікувану винагороду за виконання певної дії в певних умовах.
Q-функція навчається методом проб і помилок, при цьому алгоритм намагається виконати різні дії та навчається на результатах.
Розглянемо це як a відеогра персонаж експериментує з різними діями та виявляє, які з них призводять до успіху! DQN тренують Q-функцію за допомогою глибокої нейронної мережі, що робить їх ефективними інструментами для складних завдань прийняття рішень.
Вони навіть перемогли людських чемпіонів у таких іграх, як го та шахи, а також у робототехніці та безпілотних автомобілях. Отже, загалом DQN працюють, навчаючись на досвіді, щоб з часом покращити свої навички прийняття рішень.
10. Радиально-базисні функціональні мережі (RBFN)
Мережі радіальних базових функцій (RBFN) — це свого роду нейронні мережі, які використовуються для апроксимації функцій і виконання завдань класифікації. Вони працюють шляхом перетворення вхідних даних у простір вищої розмірності за допомогою набору радіальних базисних функцій.
Вихід мережі є лінійною комбінацією базисних функцій, і кожна радіальна базисна функція представляє центральну точку у вхідному просторі.
RBFN особливо ефективні в ситуаціях зі складною взаємодією вводу-виводу, і їх можна навчати за допомогою широкого спектру методів, включаючи контрольоване та неконтрольоване навчання. Їх використовували для чого завгодно: від фінансових прогнозів до розпізнавання зображень і мови та медичної діагностики.
Розглядайте RBFN як систему GPS, яка використовує серію опорних точок, щоб знайти шлях по складній місцевості. Вихід мережі є комбінацією опорних точок, які замінюють радіальні базисні функції.
Ми можемо переглядати складну інформацію та генерувати точні прогнози щодо розвитку сценарію, використовуючи RBFN.
11. Багатошарові персептрони (MLP)
Типова форма нейронної мережі під назвою багатошаровий персептрон (MLP) використовується для контрольованих завдань навчання, таких як класифікація та регресія. Вони працюють шляхом укладання кількох шарів пов’язаних вузлів або нейронів, причому кожен шар нелінійно змінює вхідні дані.
У MLP кожен нейрон отримує вхідні дані від нейронів у нижньому шарі та посилає сигнал нейронам у верхньому шарі. Вихід кожного нейрона визначається за допомогою функції активації, яка надає мережі нелінійність.
Вони здатні вивчати складні представлення вхідних даних, оскільки вони можуть мати кілька прихованих шарів.
MLP застосовували для різноманітних завдань, таких як аналіз настроїв, виявлення шахрайства та розпізнавання голосу та зображення. MLP можна порівняти з групою слідчих, які разом працюють над розкриттям складної справи.
Разом вони можуть зібрати факти та розкрити злочин, незважаючи на те, що кожен має певну спеціальність.
12. Згорточні нейронні мережі (CNN)
Зображення та відео обробляються за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN), різновиду нейронної мережі. Вони функціонують, використовуючи набір навчальних фільтрів або ядер для вилучення важливих характеристик із вхідних даних.
Фільтри ковзають по вхідному зображенню, виконуючи згортки для створення карти функцій, яка фіксує важливі аспекти зображення.
Оскільки CNN можуть вивчати ієрархічні представлення характеристик зображення, вони особливо корисні в ситуаціях, пов’язаних із величезними обсягами візуальних даних. Кілька програм використовували їх, наприклад виявлення об’єктів, категоризація зображень і виявлення облич.
Розглядайте CNN як художника, який використовує кілька пензлів, щоб створити шедевр. Кожен пензель — це ядро, і художник може побудувати складне, реалістичне зображення, змішуючи багато ядер. Ми можемо отримати важливі характеристики з фотографій і використовувати їх для точного прогнозування вмісту зображення, використовуючи CNN.
13. Мережі глибокої віри (DBN)
DBN — це форма нейронної мережі, яка використовується для завдань неконтрольованого навчання, таких як зменшення розмірності та вивчення функцій. Вони функціонують шляхом укладання кількох рівнів обмежених машин Больцмана (RBM), які є двошаровими нейронними мережами, здатними навчитися відтворювати вхідні дані.
DBN дуже корисні для проблем із великими розмірними даними, оскільки вони можуть навчитися компактному та ефективному представленню вхідних даних. Їх використовували для чого завгодно: від розпізнавання голосу до категоризації зображень і пошуку ліків.
Наприклад, дослідники використовували DBN, щоб оцінити афінність зв’язування препаратів-кандидатів з рецептором естрогену. DBN був навчений на основі колекції хімічних характеристик і спорідненості зв’язування, і він зміг точно передбачити спорідненість зв’язування нових препаратів-кандидатів.
Це підкреслює використання DBN у розробці ліків та інших додатках із великою кількістю даних.
14. Автокодери
Автокодери — це нейронні мережі, які використовуються для неконтрольованих завдань навчання. Вони призначені для реконструкції вхідних даних, що означає, що вони навчаться кодувати інформацію в компактне представлення, а потім декодувати її назад у вихідні вхідні дані.
Автокодери дуже ефективні для стиснення даних, видалення шуму та виявлення аномалій. Їх також можна використовувати для вивчення функцій, коли компактне представлення автокодувальника вводиться в контрольоване навчальне завдання.
Вважайте автокодерів студентами, які роблять нотатки на уроці. Студент слухає лекцію та коротко та ефективно записує найважливіші моменти.
Пізніше учень може вивчити та запам’ятати урок, використовуючи свої конспекти. З іншого боку, автокодер кодує вхідні дані в компактне представлення, яке згодом може використовуватися для різних цілей, таких як виявлення аномалій або стиснення даних.
15. Обмежені машини Больцмана (RBM)
RBM (обмежені машини Больцмана) — це свого роду генеративна нейронна мережа, яка використовується для завдань навчання без нагляду. Вони складаються з видимого шару та прихованого шару, з нейронами в кожному шарі, пов’язаними, але не в межах одного шару.
RBM навчаються за допомогою техніки, відомої як контрастна дивергенція, яка передбачає зміну вагових коефіцієнтів між видимим і прихованим шарами з метою оптимізації ймовірності навчальних даних. RBM можуть створювати нові дані після навчання шляхом вибірки з отриманого розподілу.
Розпізнавання зображень і мовлення, спільна фільтрація та виявлення аномалій — усі програми, які використовують RBM. Вони також використовувалися в системах рекомендацій для створення індивідуальних рекомендацій шляхом вивчення моделей поведінки користувачів.
RBM також використовувалися в навчанні функцій для створення компактного та ефективного представлення даних великої розмірності.
Підсумки та перспективні події на горизонті
Методи глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN), є одними з найдосконаліших підходів до штучного інтелекту. CNN трансформували розпізнавання зображення та звуку, тоді як RNN значно просунулися в обробці природної мови та послідовному аналізі даних.
Наступний крок у розвитку цих підходів, імовірно, буде зосереджений на покращенні їх ефективності та масштабованості, дозволяючи їм аналізувати більші та складніші набори даних, а також покращуючи їх інтерпретацію та здатність навчатися на менш позначених даних.
Глибоке навчання може зробити прорив у таких сферах, як охорона здоров’я, фінанси та автономні системи.
залишити коментар