多年來,深度學習一直是科技界的頭條新聞。 而且,很容易理解為什麼。
人工智能的這一分支正在改變從醫療保健到銀行業再到交通運輸等各個行業,實現了以前無法想像的進步。
深度學習建立在一組複雜的算法之上,這些算法學習從海量數據中提取和預測複雜的模式。
我們將在這篇文章中介紹 15 種最好的深度學習算法,從卷積神經網絡到生成對抗網絡再到長短期記憶網絡。
這篇文章將讓您深入了解您是否是 初學者或深度學習專家.
1. 變壓器網絡
變壓器網絡已經轉變 計算機視覺 和自然語言處理 (NLP) 應用程序。 他們分析傳入的數據並使用注意力過程來捕捉遠程關係。 這使得它們比傳統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 網絡。
它們由一個編碼器和一個解碼器(2017)組成。 transformer 模型已經在各種 NLP 應用中展示了性能,包括 情感分析、文本分類和機器翻譯。
基於 Transformer 的模型也可用於計算機視覺應用程序。 他們可以執行對象識別和圖像字幕。
2. 長短期記憶網絡 (LSTM)
長短期記憶網絡 (LSTM) 是一種形式 神經網絡 專為處理順序輸入而構建。 它們被稱為“長短期”,因為它們可以回憶很久以前的知識,同時也可以忘記不必要的信息。
LSTM 通過一些控製網絡內部信息流的“門”進行操作。 根據判斷信息是否重要,這些門可以讓它進入或阻止它。
這種技術使 LSTM 能夠回憶或忘記過去時間步長的信息,這對於語音識別、自然語言處理和時間序列預測等任務至關重要。
在任何需要評估或預測的順序數據的情況下,LSTM 都非常有用。 它們通常用於語音識別軟件,將口語轉換為文本,或用於 股市 根據以前的數據預測未來價格的分析。
3. 自組織圖 (SOM)
SOM 是一種人工 可以學習的神經網絡 並在低維環境中表示複雜的數據。 該方法通過將高維輸入數據轉換為二維網格來運行,每個單元或神經元代表輸入空間的不同部分。
神經元連接在一起並創建拓撲結構,使它們能夠學習和調整輸入數據。 所以,SOM 是基於無監督學習的。
該算法不需要 標記數據 學習。 相反,它使用輸入數據的統計特徵來發現變量之間的模式和相關性。
在訓練階段,神經元競爭成為輸入數據的最佳指示。 而且,它們自組織成一個有意義的結構。 SOM 具有廣泛的應用,包括圖像和語音識別、數據挖掘和模式識別。
它們對 可視化複雜數據,聚類相關數據點,並檢測異常或異常值。
4.深度強化學習
中深烘 強化學習 是一種機器學習,其中訓練代理人根據獎勵系統做出決策。 它的功能是讓代理與周圍環境互動並通過反複試驗進行學習。
智能體會因其所做的每項操作而獲得獎勵,其目的是學習如何隨著時間的推移優化其收益。 這可用於教代理人玩遊戲、駕駛汽車,甚至管理機器人。
Q-Learning 是一種著名的深度強化學習方法。 它通過評估在特定狀態下執行特定操作的價值並在代理與環境交互時更新該估計來運行。
然後代理利用這些估計來確定哪個動作最有可能產生最大的獎勵。 Q-Learning 已被用於教育代理人玩 Atari 遊戲,以及改善數據中心的能源使用。
Deep Q-Networks 是另一種著名的深度強化學習方法 (DQN)。 DQN 類似於 Q-Learning,因為它們使用深度神經網絡而不是表格來估計動作值。
這使他們能夠通過多種替代操作來處理龐大、複雜的設置。 DQN 已被用於訓練代理人玩圍棋和 Dota 2 等遊戲,以及創建可以學習走路的機器人。
5. 循環神經網絡 (RNN)
RNN 是一種神經網絡,可以在保持內部狀態的同時處理順序數據。 把它想像成一個人在讀書,每個單詞都與前面的單詞相關聯地被消化。
因此,RNN 非常適合語音識別、語言翻譯,甚至預測短語中的下一個單詞等任務。
RNN 的工作原理是使用反饋迴路將每個時間步的輸出連接回下一個時間步的輸入。 這使網絡能夠利用先前的時間步長信息來告知其對未來時間步長的預測。 不幸的是,這也意味著 RNN 容易受到梯度消失問題的影響,在這種情況下,用於訓練的梯度變得非常小,網絡難以學習長期關係。
儘管存在這種明顯的限制,但 RNN 已在廣泛的應用中得到使用。 這些應用程序包括自然語言處理、語音識別,甚至音樂製作。
Google Translate例如,使用基於 RNN 的系統進行跨語言翻譯,而虛擬助手 Siri 使用基於 RNN 的系統來檢測語音。 RNN 還被用於預測股票價格和創建逼真的文本和圖形。
6.膠囊網絡
膠囊網絡是一種新型的神經網絡設計,可以更有效地識別數據中的模式和相關性。 他們將神經元組織成“膠囊”,對輸入的某些方面進行編碼。
這樣他們就可以做出更準確的預測。 膠囊網絡通過使用多層膠囊從輸入數據中逐步提取複雜的屬性。
Capsule Networks 的技術使他們能夠學習給定輸入的層次表示。 他們可以通過膠囊之間的通信正確編碼圖片內項目之間的空間連接。
物體識別、圖片分割、自然語言處理都是膠囊網絡的應用。
膠囊網絡有可能被用於 自動駕駛 技術。 它們幫助系統識別和區分汽車、人和交通標誌等項目。 這些系統可以通過更精確地預測物體在其環境中的行為來避免碰撞。
7.變分自動編碼器(VAE)
VAE 是一種用於無監督學習的深度學習工具。 通過將數據編碼到低維空間,然後將其解碼回原始格式,他們可以學習發現數據中的模式。
他們就像一個魔術師,可以把兔子變成帽子,然後又變回兔子! VAE 有利於生成逼真的視覺效果或音樂。 而且,它們可用於生成與原始數據相當的新數據。
VAE 類似於秘密密碼破解器。 他們可以發現潛在的 數據結構 通過將其分解成更簡單的部分,就像分解拼圖一樣。 他們可能會利用這些信息來構建新的數據,這些數據在整理出各個部分後看起來與原始數據相似。
這對於壓縮巨大的文件或以某種風格製作新的圖形或音樂非常方便。 VAE 還可以製作新鮮內容,例如新聞故事或音樂歌詞。
8. 生成對抗網絡 (GAN)
GAN(生成對抗網絡)是深度學習系統的一種形式,可以生成與原始數據相似的新數據。 他們通過訓練兩個網絡來運作:一個生成器網絡和一個鑑別器網絡。
生成器生成與原始數據相當的新數據。
並且,鑑別器試圖區分原始數據和創建的數據。 這兩個網絡是串聯訓練的,生成器試圖欺騙鑑別器,鑑別器試圖正確識別原始數據。
將 GAN 視為偽造者和偵探之間的結合體。 生成器的功能類似於偽造者,可以生成與原件相似的新藝術品。
鑑別器充當偵探,試圖區分真品和偽造品。 這兩個網絡是串聯訓練的,生成器在製造似是而非的假貨方面有所改進,鑑別器在識別它們方面有所改進。
GAN 有多種用途,從製作逼真的人類或動物圖片到創作新音樂或寫作。 它們還可以用於數據擴充,這涉及將生成的數據與真實數據相結合,以構建更大的數據集來訓練機器學習模型。
9. 深度 Q 網絡 (DQN)
深度 Q 網絡 (DQN) 是一種決策強化學習算法。 他們通過學習 Q 函數來運作,該函數預測在特定條件下執行特定操作的預期獎勵。
Q 函數是通過反複試驗來教授的,算法會嘗試各種操作並從結果中學習。
把它當作一個 視頻遊戲 角色嘗試各種行動並發現哪些行動會成功! DQN 使用深度神經網絡訓練 Q 函數,使其成為執行困難決策任務的有效工具。
他們甚至在圍棋和國際象棋以及機器人和自動駕駛汽車等遊戲中擊敗了人類冠軍。 因此,總而言之,DQN 通過從經驗中學習來提高他們的決策能力。
10. 徑向基函數網絡 (RBFN)
徑向基函數網絡 (RBFN) 是一種神經網絡,用於近似函數和執行分類任務。 它們通過使用一組徑向基函數將輸入數據轉換為高維空間來進行操作。
網絡的輸出是基函數的線性組合,每個徑向基函數代表輸入空間中的一個中心點。
RBFN 對於具有復雜輸入-輸出交互的情況特別有效,並且可以使用多種技術來教授它們,包括有監督和無監督學習。 它們已被用於從財務預測到圖片和語音識別再到醫學診斷的任何領域。
將 RBFN 視為一個 GPS 系統,它使用一系列錨點在具有挑戰性的地形中尋找出路。 網絡的輸出是錨點的組合,代表徑向基函數。
我們可以瀏覽複雜的信息,並通過使用 RBFN 生成關於場景結果的精確預測。
11.多層感知器(MLP)
一種稱為多層感知器 (MLP) 的典型神經網絡形式用於監督學習任務,如分類和回歸。 它們通過堆疊多層鏈接節點或神經元來運行,每一層都非線性地改變輸入數據。
在 MLP 中,每個神經元從下層的神經元獲取輸入,並向上層的神經元發送信號。 每個神經元的輸出都使用激活函數確定,這賦予了網絡非線性。
它們能夠學習輸入數據的複雜表示,因為它們可以有多個隱藏層。
MLP 已應用於多種任務,例如情感分析、欺詐檢測以及語音和圖片識別。 MLP 可以比作一組調查人員一起破案。
儘管每個人都有特定的專業領域,但他們可以一起拼湊事實並破案。
12. 卷積神經網絡 (CNN)
使用卷積神經網絡 (CNN)(神經網絡的一種形式)處理圖像和視頻。 它們通過使用一組可學習的過濾器或內核來從輸入數據中提取重要特徵來發揮作用。
過濾器在輸入圖片上滑動,執行卷積以構建捕獲圖像基本方面的特徵圖。
由於 CNN 能夠學習圖片特徵的層次表示,因此它們對於涉及大量視覺數據的情況特別有用。 一些應用程序已經使用了它們,例如對象檢測、圖片分類和人臉檢測。
將 CNN 視為使用多支畫筆創作傑作的畫家。 每個畫筆都是一個內核,藝術家可以通過混合許多內核來構建複雜、逼真的圖像。 我們可以從照片中提取重要特徵,並利用它們通過 CNN 準確預測圖像的內容。
13.深度信念網絡(DBN)
DBN 是神經網絡的一種形式,用於無監督學習任務,例如降維和特徵學習。 它們通過堆疊幾層受限玻爾茲曼機 (RBM) 來發揮作用,這些層是能夠學習重構輸入數據的兩層神經網絡。
DBN 對於高維數據問題非常有益,因為它們可以學習輸入的緊湊而有效的表示。 它們已被用於從語音識別到圖片分類再到藥物發現的任何領域。
例如,研究人員使用 DBN 來估計候選藥物與雌激素受體的結合親和力。 DBN 接受了一系列化學特徵和結合親和力的訓練,能夠準確預測新型候選藥物的結合親和力。
這突出了 DBN 在藥物開發和其他高維數據應用程序中的使用。
14.自動編碼器
自動編碼器是用於無監督學習任務的神經網絡。 它們旨在重建輸入數據,這意味著它們將學習將信息編碼為緊湊的表示,然後將其解碼回原始輸入。
自動編碼器對於數據壓縮、噪聲去除和異常檢測非常有效。 它們還可以用於特徵學習,其中自動編碼器的緊湊表示被饋送到監督學習任務中。
將自動編碼器視為學生在課堂上做筆記。 學生聽講座並以簡明有效的方式記下最相關的要點。
稍後,學生可以使用他們的筆記來學習和記住課程。 另一方面,自動編碼器將輸入數據編碼為緊湊的表示形式,隨後可將其用於不同的目的,例如異常檢測或數據壓縮。
15. 受限玻爾茲曼機(RBM)
RBM(受限玻爾茲曼機)是一種用於無監督學習任務的生成神經網絡。 它們由一個可見層和一個隱藏層組成,每層都有神經元,它們相互連接但不在同一層內。
RBM 使用一種稱為對比散度的技術進行訓練,該技術需要改變可見層和隱藏層之間的權重,以優化訓練數據的概率。 RBM 可以在通過從學習分佈中抽樣進行訓練後創建新數據。
圖像和語音識別、協同過濾和異常檢測都是採用 RBM 的應用程序。 它們還被用於推薦系統,通過從用戶行為中學習模式來創建量身定制的推薦。
RBM 還被用於特徵學習,以創建緊湊且高效的高維數據表示。
地平線上的總結和有希望的發展
深度學習方法,例如卷積神經網絡 (CNN) 和遞歸神經網絡 (RNN),是最先進的人工智能方法之一。 CNN 改變了圖片和音頻識別,而 RNN 在自然語言處理和順序數據分析方面取得了顯著進步。
這些方法的下一步發展可能側重於提高它們的效率和可擴展性,使它們能夠分析更大、更複雜的數據集,並增強它們的可解釋性和從標記較少的數據中學習的能力。
隨著深度學習的發展,它有可能在醫療保健、金融和自治系統等領域取得突破。
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