7 gilaus mokymosi algoritmai, kuriuos būtina žinoti

Dirbtinio intelekto (DI) sritis pastaruoju metu sparčiai augo, todėl buvo kuriami gilaus mokymosi algoritmai. Pradėjus dirbtinio intelekto įrankius, tokius kaip DALL-E ir OpenAI, gilus mokymasis tapo pagrindine tyrimų sritimi. Tačiau dėl daugybės turimų algoritmų gali būti sunku suprasti, kuriuos iš jų suprasti svarbiausia.

Pasinerkite į žavų gilaus mokymosi pasaulį ir tyrinėkite geriausius algoritmus, kuriuos būtina žinoti, kad suprastumėte dirbtinį intelektą.

1. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN)

Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN), taip pat žinomas kaip ConvNets, yra neuroniniai tinklai kurios pasižymi objektų aptikimu, vaizdų atpažinimu ir segmentavimu. Jie naudoja kelis sluoksnius, kad išgautų funkcijas iš turimų duomenų. CNN daugiausia susideda iš keturių sluoksnių:

1. Konvoliucijos sluoksnis
2. Ištaisytas tiesinis vienetas (ReLU)
3. Sujungimo sluoksnis
4. Visiškai sujungtas sluoksnis

Šie keturi sluoksniai suteikia tinklo veikimo mechanizmą. Konvoliucijos sluoksnis yra pirmasis CNN sluoksnis, kuris iš duomenų išfiltruoja sudėtingas funkcijas. Tada ReLU atvaizduoja duomenis, kad apmokytų tinklą. Po to procesas siunčia žemėlapį į telkimo sluoksnį, o tai sumažina atranką ir konvertuoja duomenis iš 2D į tiesinį masyvą. Galiausiai visiškai sujungtas sluoksnis sudaro išlygintą linijinę matricą, naudojamą kaip įvestis vaizdams ar kitiems duomenų tipams aptikti.

2. Deep Belief Networks

Deep Belief Networks (DBN) yra dar viena populiari giluminio mokymosi architektūra, leidžianti tinklui išmokti duomenų modelius naudojant dirbtinio intelekto funkcijas. Jie idealiai tinka tokioms užduotims kaip veido atpažinimo programinė įranga ir vaizdo funkcijų aptikimas.

DBN mechanizmas apima skirtingus Restricted Boltzmann Machines (RBM) sluoksnius, kurie yra dirbtinis neuroninis tinklas, padedantis mokytis ir atpažinti modelius. DBN sluoksniai vadovaujasi metodu iš viršaus į apačią, leidžiantį bendrauti visoje sistemoje, o RBM sluoksniai suteikia tvirtą struktūrą, kuri gali klasifikuoti duomenis pagal skirtingas kategorijas.

3. Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN)

Pasikartojantis neuroninis tinklas (RNN) yra populiarus gilaus mokymosi algoritmas, turintis daugybę programų. Tinklas geriausiai žinomas dėl savo gebėjimo apdoroti nuoseklius duomenis ir dizaino kalbos modeliai. Jis gali išmokti modelius ir numatyti rezultatus, nepaminėdamas jų kode. Pavyzdžiui, „Google“ paieškos variklis naudoja RNN, kad automatiškai užbaigtų paieškas, numatydamas atitinkamas paieškas.

Tinklas veikia su tarpusavyje sujungtais mazgų sluoksniais, kurie padeda įsiminti ir apdoroti įvesties sekas. Tada jis gali dirbti per šias sekas, kad automatiškai prognozuotų galimus rezultatus. Be to, RNN gali mokytis iš ankstesnių įvesties duomenų, todėl jie gali vystytis esant didesniam eksponavimui. Todėl RNN idealiai tinka kalbos modeliavimui ir nuosekliam modeliavimui.

4. Ilgalaikiai trumpalaikiai atminties tinklai (LSTM)

Ilgalaikiai trumpalaikiai atminties tinklai (LSTM) yra pasikartojančio neuroninio tinklo (RNN) tipas, kuris skiriasi nuo kitų savo gebėjimu dirbti su ilgalaikiais duomenimis. Jie turi išskirtinę atmintį ir nuspėjamąsias galimybes, todėl LSTM puikiai tinka tokioms programoms kaip laiko eilučių prognozės, natūralios kalbos apdorojimas (NLP), kalbos atpažinimas ir muzikos kūrimas.

LSTM tinklai susideda iš atminties blokų, išdėstytų grandinės pavidalu. Šiuose blokuose saugoma svarbi informacija ir duomenys, kurie gali informuoti tinklą ateityje, pašalindami visus nereikalingus duomenis, kad išliktų efektyvūs.

Duomenų apdorojimo metu LSTM keičia ląstelių būsenas. Pirma, jis pašalina nesvarbius duomenis per sigmoidinį sluoksnį. Tada jis apdoroja naujus duomenis, įvertina reikalingas dalis ir pakeičia ankstesnius nereikšmingus duomenis naujais. Galiausiai jis nustato išvestį pagal dabartinę langelio būseną, kurioje buvo filtruoti duomenys.

Galimybė tvarkyti ilgalaikius duomenų rinkinius išskiria LSTM iš kitų RNN, todėl jie idealiai tinka programoms, kurioms reikia tokių galimybių.

5. Generatyvūs priešpriešiniai tinklai

Generative Adversarial Networks (GAN) yra gilaus mokymosi algoritmo tipas, palaikantis generatyvųjį AI. Jie gali mokytis be priežiūros ir gali patys generuoti rezultatus, mokydamiesi naudodami konkrečius duomenų rinkinius kurti naujus duomenų egzempliorius.

GAN modelis susideda iš dviejų pagrindinių elementų: generatoriaus ir diskriminatoriaus. Generatorius yra išmokytas kurti netikrus duomenis, remiantis jo mokymusi. Priešingai, diskriminatorius yra apmokytas patikrinti išvestį, ar nėra netikrų duomenų ar klaidų, ir ištaisyti modelį, pagrįstą jais.

GAN plačiai naudojami vaizdams generuoti, pavyzdžiui, vaizdo žaidimų grafikos kokybei gerinti. Jie taip pat naudingi gerinant astronominius vaizdus, ​​imituojant gravitacinius lęšius ir kuriant vaizdo įrašus. GAN tebėra populiari mokslinių tyrimų tema AI bendruomenėje, nes jų taikymo galimybės yra plačios ir įvairios.

6. Daugiasluoksniai perceptronai

Daugiasluoksnis perceptronas (MLP) yra dar vienas gilaus mokymosi algoritmas, kuris taip pat yra neuroninis tinklas su tarpusavyje sujungtais mazgais keliuose sluoksniuose. MLP palaiko vieną duomenų srauto dimensiją nuo įvesties iki išvesties, kuri yra žinoma kaip persiuntimas. Jis dažniausiai naudojamas objektų klasifikavimo ir regresijos užduotims atlikti.

MLP struktūra apima kelis įvesties ir išvesties sluoksnius, taip pat kelis paslėptus sluoksnius, kad būtų galima atlikti filtravimo užduotis. Kiekviename sluoksnyje yra keli neuronai, kurie yra tarpusavyje sujungti net per sluoksnius. Iš pradžių duomenys pateikiami į įvesties sluoksnį, iš kurio jie perduodami per tinklą.

Paslėpti sluoksniai vaidina svarbų vaidmenį suaktyvindami tokias funkcijas kaip ReLUs, sigmoid ir tanh. Vėliau jis apdoroja duomenis ir generuoja išvestį išvesties sluoksnyje.

Šis paprastas, bet efektyvus modelis yra naudingas kalbos ir vaizdo atpažinimas ir vertimo programinė įranga. MLP įgijo populiarumą dėl savo paprasto dizaino ir lengvo diegimo įvairiose srityse.

7. Automatiniai kodavimo įrenginiai

Automatiniai kodavimo įrenginiai yra gilaus mokymosi algoritmo tipas, naudojamas mokymuisi be priežiūros. Tai grįžtamojo ryšio modelis su vienos krypties duomenų srautu, panašus į MLP. Automatiniai kodavimo įrenginiai maitinami įvestimi ir ją modifikuoja, kad sukurtų išvestį, kuri gali būti naudinga verčiant kalbą ir apdorojant vaizdą.

Modelis susideda iš trijų komponentų: kodavimo, kodo ir dekoderio. Jie užkoduoja įvestį, pakeičia jos dydį į mažesnius vienetus, tada iššifruoja, kad sukurtų modifikuotą versiją. Šis algoritmas gali būti taikomas įvairiose srityse, tokiose kaip kompiuterinis matymas, natūralios kalbos apdorojimas, rekomendacijų sistemos.

Tinkamo giluminio mokymosi algoritmo pasirinkimas

Norint pasirinkti tinkamą giluminio mokymosi metodą, labai svarbu atsižvelgti į duomenų pobūdį, nagrinėjamą problemą ir norimą rezultatą. Suprasdami kiekvieno algoritmo pagrindinius principus ir galimybes, galite priimti pagrįstus sprendimus.

Tinkamo algoritmo pasirinkimas gali turėti įtakos projekto sėkmei. Tai esminis žingsnis kuriant efektyvius giluminio mokymosi modelius.