多年来,深度学习一直是科技界的头条新闻。 而且,很容易理解为什么。
人工智能的这一分支正在改变从医疗保健到银行业再到交通运输等各个行业,实现了以前无法想象的进步。
深度学习建立在一组复杂的算法之上,这些算法学习从海量数据中提取和预测复杂的模式。
我们将在这篇文章中介绍 15 种最好的深度学习算法,从卷积神经网络到生成对抗网络再到长短期记忆网络。
这篇文章将让您深入了解您是否是 初学者或深度学习专家.
1. 变压器网络
变压器网络已经转变 计算机视觉 和自然语言处理 (NLP) 应用程序。 他们分析传入的数据并使用注意力过程来捕捉远程关系。 这使得它们比传统的序列到序列模型更快。
Vaswani 等人在出版物“Attention Is All You Need”中首次描述了 Transformer 网络。
它们由一个编码器和一个解码器(2017)组成。 transformer 模型已经在各种 NLP 应用中展示了性能,包括 情绪分析、文本分类和机器翻译。
基于 Transformer 的模型也可用于计算机视觉应用程序。 他们可以执行对象识别和图像字幕。
2. 长短期记忆网络 (LSTM)
长短期记忆网络 (LSTM) 是一种形式 神经网络 专为处理顺序输入而构建。 它们被称为“长短期”,因为它们可以回忆很久以前的知识,同时也可以忘记不必要的信息。
LSTM 通过一些控制网络内部信息流的“门”进行操作。 根据判断信息是否重要,这些门可以让它进入或阻止它。
这种技术使 LSTM 能够回忆或忘记过去时间步长的信息,这对于语音识别、自然语言处理和时间序列预测等任务至关重要。
在任何需要评估或预测的顺序数据的情况下,LSTM 都非常有用。 它们通常用于语音识别软件,将口语转换为文本,或用于 股市 根据以前的数据预测未来价格的分析。
3. 自组织图 (SOM)
SOM 是一种人工 可以学习的神经网络 并在低维环境中表示复杂的数据。 该方法通过将高维输入数据转换为二维网格来运行,每个单元或神经元代表输入空间的不同部分。
神经元连接在一起并创建拓扑结构,使它们能够学习和调整输入数据。 所以,SOM 是基于无监督学习的。
该算法不需要 标记数据 学习。 相反,它使用输入数据的统计特征来发现变量之间的模式和相关性。
在训练阶段,神经元竞争成为输入数据的最佳指示。 而且,它们自组织成一个有意义的结构。 SOM 具有广泛的应用,包括图像和语音识别、数据挖掘和模式识别。
它们对 可视化复杂数据,聚类相关数据点,并检测异常或异常值。
4.深度强化学习
情深 强化学习 是一种机器学习,其中训练代理人根据奖励系统做出决策。 它的功能是让代理与周围环境互动并通过反复试验进行学习。
智能体会因其所做的每项操作而获得奖励,其目的是学习如何随着时间的推移优化其收益。 这可用于教代理人玩游戏、驾驶汽车,甚至管理机器人。
Q-Learning 是一种著名的深度强化学习方法。 它通过评估在特定状态下执行特定操作的价值并在代理与环境交互时更新该估计来运行。
然后代理利用这些估计来确定哪个动作最有可能产生最大的奖励。 Q-Learning 已被用于教育代理人玩 Atari 游戏,以及改善数据中心的能源使用。
Deep Q-Networks 是另一种著名的深度强化学习方法 (DQN)。 DQN 类似于 Q-Learning,因为它们使用深度神经网络而不是表格来估计动作值。
这使他们能够通过多种替代操作来处理庞大、复杂的设置。 DQN 已被用于训练代理人玩围棋和 Dota 2 等游戏,以及创建可以学习走路的机器人。
5. 循环神经网络 (RNN)
RNN 是一种神经网络,可以在保持内部状态的同时处理顺序数据。 把它想象成一个人在读书,每个单词都与前面的单词相关联地被消化。
因此,RNN 非常适合语音识别、语言翻译,甚至预测短语中的下一个单词等任务。
RNN 的工作原理是使用反馈回路将每个时间步的输出连接回下一个时间步的输入。 这使网络能够利用先前的时间步长信息来告知其对未来时间步长的预测。 不幸的是,这也意味着 RNN 容易受到梯度消失问题的影响,在这种情况下,用于训练的梯度变得非常小,网络难以学习长期关系。
尽管存在这种明显的限制,但 RNN 已在广泛的应用中得到使用。 这些应用程序包括自然语言处理、语音识别,甚至音乐制作。
谷歌翻译例如,使用基于 RNN 的系统进行跨语言翻译,而虚拟助手 Siri 使用基于 RNN 的系统来检测语音。 RNN 还被用于预测股票价格和创建逼真的文本和图形。
6.胶囊网络
胶囊网络是一种新型的神经网络设计,可以更有效地识别数据中的模式和相关性。 他们将神经元组织成“胶囊”,对输入的某些方面进行编码。
这样他们就可以做出更准确的预测。 胶囊网络通过使用多层胶囊从输入数据中逐步提取复杂的属性。
Capsule Networks 的技术使他们能够学习给定输入的层次表示。 他们可以通过胶囊之间的通信正确编码图片内项目之间的空间连接。
物体识别、图片分割、自然语言处理都是胶囊网络的应用。
胶囊网络有可能被用于 自动驾驶 技术。 它们帮助系统识别和区分汽车、人和交通标志等项目。 这些系统可以通过更精确地预测物体在其环境中的行为来避免碰撞。
7.变分自动编码器(VAE)
VAE 是一种用于无监督学习的深度学习工具。 通过将数据编码到低维空间,然后将其解码回原始格式,他们可以学习发现数据中的模式。
他们就像一个魔术师,可以把兔子变成帽子,然后又变回兔子! VAE 有利于生成逼真的视觉效果或音乐。 而且,它们可用于生成与原始数据相当的新数据。
VAE 类似于秘密密码破解器。 他们可以发现潜在的 数据结构 通过将其分解成更简单的部分,就像分解拼图一样。 他们可能会利用这些信息来构建新的数据,这些数据在整理出各个部分后看起来与原始数据相似。
这对于压缩巨大的文件或以某种风格制作新的图形或音乐非常方便。 VAE 还可以制作新鲜内容,例如新闻故事或音乐歌词。
8. 生成对抗网络 (GAN)
GAN(生成对抗网络)是深度学习系统的一种形式,可以生成与原始数据相似的新数据。 他们通过训练两个网络来运作:一个生成器网络和一个鉴别器网络。
生成器生成与原始数据相当的新数据。
并且,鉴别器试图区分原始数据和创建的数据。 这两个网络是串联训练的,生成器试图欺骗鉴别器,鉴别器试图正确识别原始数据。
将 GAN 视为伪造者和侦探之间的结合体。 生成器的功能类似于伪造者,可以生成与原件相似的新艺术品。
鉴别器充当侦探,试图区分真品和伪造品。 这两个网络是串联训练的,生成器在制造似是而非的假货方面有所改进,鉴别器在识别它们方面有所改进。
GAN 有多种用途,从制作逼真的人类或动物图片到创作新音乐或写作。 它们还可以用于数据扩充,这涉及将生成的数据与真实数据相结合,以构建更大的数据集来训练机器学习模型。
9. 深度 Q 网络 (DQN)
深度 Q 网络 (DQN) 是一种决策强化学习算法。 他们通过学习 Q 函数来运作,该函数预测在特定条件下执行特定操作的预期奖励。
Q 函数是通过反复试验来教授的,算法会尝试各种操作并从结果中学习。
把它当作一个 视频游戏 角色尝试各种行动并发现哪些行动会成功! DQN 使用深度神经网络训练 Q 函数,使其成为执行困难决策任务的有效工具。
他们甚至在围棋和国际象棋以及机器人和自动驾驶汽车等游戏中击败了人类冠军。 因此,总而言之,DQN 通过从经验中学习来提高他们的决策能力。
10. 径向基函数网络 (RBFN)
径向基函数网络 (RBFN) 是一种神经网络,用于近似函数和执行分类任务。 它们通过使用一组径向基函数将输入数据转换为高维空间来进行操作。
网络的输出是基函数的线性组合,每个径向基函数代表输入空间中的一个中心点。
RBFN 对于具有复杂输入-输出交互的情况特别有效,并且可以使用多种技术来教授它们,包括有监督和无监督学习。 它们已被用于从财务预测到图片和语音识别再到医学诊断的任何领域。
将 RBFN 视为一个 GPS 系统,它使用一系列锚点在具有挑战性的地形中寻找出路。 网络的输出是锚点的组合,代表径向基函数。
我们可以浏览复杂的信息,并通过使用 RBFN 生成关于场景结果的精确预测。
11.多层感知器(MLP)
一种称为多层感知器 (MLP) 的典型神经网络形式用于监督学习任务,如分类和回归。 它们通过堆叠多层链接节点或神经元来运行,每一层都非线性地改变输入数据。
在 MLP 中,每个神经元从下层的神经元获取输入,并向上层的神经元发送信号。 每个神经元的输出都使用激活函数确定,这赋予了网络非线性。
它们能够学习输入数据的复杂表示,因为它们可以有多个隐藏层。
MLP 已应用于多种任务,例如情感分析、欺诈检测以及语音和图片识别。 MLP 可以比作一组调查人员一起破案。
尽管每个人都有特定的专业领域,但他们可以一起拼凑事实并破案。
12. 卷积神经网络 (CNN)
使用卷积神经网络 (CNN)(神经网络的一种形式)处理图像和视频。 它们通过使用一组可学习的过滤器或内核来从输入数据中提取重要特征来发挥作用。
过滤器在输入图片上滑动,执行卷积以构建捕获图像基本方面的特征图。
由于 CNN 能够学习图片特征的层次表示,因此它们对于涉及大量视觉数据的情况特别有用。 一些应用程序已经使用了它们,例如对象检测、图片分类和人脸检测。
将 CNN 视为使用多支画笔创作杰作的画家。 每个画笔都是一个内核,艺术家可以通过混合许多内核来构建复杂、逼真的图像。 我们可以从照片中提取重要特征,并利用它们通过 CNN 准确预测图像的内容。
13.深度信念网络(DBN)
DBN 是神经网络的一种形式,用于无监督学习任务,例如降维和特征学习。 它们通过堆叠几层受限玻尔兹曼机 (RBM) 来发挥作用,这些层是能够学习重构输入数据的两层神经网络。
DBN 对于高维数据问题非常有益,因为它们可以学习输入的紧凑而有效的表示。 它们已被用于从语音识别到图片分类再到药物发现的任何领域。
例如,研究人员使用 DBN 来估计候选药物与雌激素受体的结合亲和力。 DBN 接受了一系列化学特征和结合亲和力的训练,能够准确预测新型候选药物的结合亲和力。
这突出了 DBN 在药物开发和其他高维数据应用程序中的使用。
14.自动编码器
自动编码器是用于无监督学习任务的神经网络。 它们旨在重建输入数据,这意味着它们将学习将信息编码为紧凑的表示,然后将其解码回原始输入。
自动编码器对于数据压缩、噪声去除和异常检测非常有效。 它们还可以用于特征学习,其中自动编码器的紧凑表示被馈送到监督学习任务中。
将自动编码器视为学生在课堂上做笔记。 学生听讲座并以简明有效的方式记下最相关的要点。
稍后,学生可以使用他们的笔记来学习和记住课程。 另一方面,自动编码器将输入数据编码为紧凑的表示形式,随后可将其用于不同的目的,例如异常检测或数据压缩。
15. 受限玻尔兹曼机(RBM)
RBM(受限玻尔兹曼机)是一种用于无监督学习任务的生成神经网络。 它们由一个可见层和一个隐藏层组成,每层都有神经元,它们相互连接但不在同一层内。
RBM 使用一种称为对比散度的技术进行训练,该技术需要改变可见层和隐藏层之间的权重,以优化训练数据的概率。 RBM 可以在通过从学习分布中抽样进行训练后创建新数据。
图像和语音识别、协同过滤和异常检测都是采用 RBM 的应用程序。 它们还被用于推荐系统,通过从用户行为中学习模式来创建量身定制的推荐。
RBM 还被用于特征学习,以创建紧凑且高效的高维数据表示。
地平线上的总结和有希望的发展
深度学习方法,例如卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN),是最先进的人工智能方法之一。 CNN 改变了图片和音频识别,而 RNN 在自然语言处理和顺序数据分析方面取得了显着进步。
这些方法的下一步发展可能侧重于提高它们的效率和可扩展性,使它们能够分析更大、更复杂的数据集,并增强它们的可解释性和从标记较少的数据中学习的能力。
随着深度学习的发展,它有可能在医疗保健、金融和自治系统等领域取得突破。
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