7 algorytmów głębokiego uczenia, które musisz znać

Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) szybko się rozwinęła w ostatnim czasie, co doprowadziło do rozwoju algorytmów głębokiego uczenia się. Wraz z wprowadzeniem na rynek narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak DALL-E i OpenAI, uczenie głębokie stało się kluczowym obszarem badań. Jednak przy dużej liczbie dostępnych algorytmów ustalenie, które z nich są najważniejsze do zrozumienia, może być trudne.

Zanurz się w fascynujący świat głębokiego uczenia się i poznaj najważniejsze algorytmy, które musisz znać, aby zrozumieć sztuczną inteligencję.

1. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), znane również jako ConvNets, są sieci neuronowe które wyróżniają się wykrywaniem obiektów, rozpoznawaniem obrazów i segmentacją. Używają wielu warstw, aby wyodrębnić funkcje z dostępnych danych. CNN składają się głównie z czterech warstw:

1. Warstwa splotu
2. Rektyfikowana jednostka liniowa (ReLU)
3. Warstwa puli
4. W pełni połączona warstwa

Te cztery warstwy zapewniają działający mechanizm sieci. Warstwa splotu jest pierwszą warstwą w CNN, która odfiltrowuje złożone funkcje z danych. Następnie ReLU mapuje dane w celu nauczenia sieci. Następnie proces wysyła mapę do warstwy puli, która ogranicza próbkowanie i konwertuje dane z 2D na tablicę liniową. Wreszcie, w pełni połączona warstwa tworzy spłaszczoną macierz liniową używaną jako dane wejściowe do wykrywania obrazów lub innych typów danych.

2. Sieci głębokich przekonań

Deep Belief Networks (DBN) to kolejna popularna architektura do głębokiego uczenia się, która pozwala sieci uczyć się wzorców w danych za pomocą funkcji sztucznej inteligencji. Idealnie nadają się do zadań takich jak oprogramowanie do rozpoznawania twarzy i wykrywanie cech obrazu.

Mechanizm DBN obejmuje różne warstwy Restricted Boltzmann Machines (RBM), która jest sztuczną siecią neuronową, która pomaga w uczeniu się i rozpoznawaniu wzorców. Warstwy DBN są zgodne z podejściem odgórnym, umożliwiając komunikację w całym systemie, a warstwy RBM zapewniają solidną strukturę, która może klasyfikować dane na podstawie różnych kategorii.

3. Powtarzające się sieci neuronowe (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) to popularny algorytm głębokiego uczenia o szerokim zakresie zastosowań. Sieć jest najlepiej znana ze swojej zdolności do przetwarzania danych sekwencyjnych i modele języka projektowania. Może uczyć się wzorców i przewidywać wyniki bez wspominania o nich w kodzie. Na przykład wyszukiwarka Google używa RNN do automatycznego uzupełniania wyszukiwań poprzez przewidywanie trafnych wyszukiwań.

Sieć współpracuje z połączonymi ze sobą warstwami węzłów, które pomagają zapamiętywać i przetwarzać sekwencje wejściowe. Następnie może pracować nad tymi sekwencjami, aby automatycznie przewidzieć możliwe wyniki. Ponadto RNN mogą uczyć się na podstawie wcześniejszych danych wejściowych, co pozwala im ewoluować wraz z większą ekspozycją. Dlatego RNN są idealne do modelowania językowego i modelowania sekwencyjnego.

4. Sieci pamięci długoterminowej (LSTM)

Długoterminowe sieci pamięci krótkotrwałej (LSTM) to typ powtarzających się sieci neuronowych (RNN), który różni się od innych zdolnością do pracy z danymi długoterminowymi. Mają wyjątkową pamięć i możliwości predykcyjne, dzięki czemu LSTM idealnie nadają się do zastosowań takich jak prognozy szeregów czasowych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozpoznawanie mowy i komponowanie muzyki.

Sieci LSTM składają się z bloków pamięci ułożonych w strukturę przypominającą łańcuch. Bloki te przechowują istotne informacje i dane, które mogą w przyszłości dostarczać informacji do sieci, jednocześnie usuwając wszelkie niepotrzebne dane, aby zachować wydajność.

Podczas przetwarzania danych LSTM zmienia stany komórek. Po pierwsze, usuwa nieistotne dane przez warstwę sigmoidalną. Następnie przetwarza nowe dane, ocenia niezbędne części i zastępuje poprzednie nieistotne dane nowymi danymi. Na koniec określa dane wyjściowe na podstawie bieżącego stanu komórki, która ma przefiltrowane dane.

Możliwość obsługi długoterminowych zestawów danych LSTM niezależnie od innych RNN, co czyni je idealnymi do zastosowań wymagających takich możliwości.

5. Generatywne sieci przeciwników

Generatywne sieci przeciwstawne (GAN) to rodzaj algorytmu głębokiego uczenia, który obsługuje generatywną sztuczną inteligencję. Są w stanie uczyć się bez nadzoru i mogą samodzielnie generować wyniki, ucząc się na określonych zestawach danych w celu tworzenia nowych instancji danych.

Model GAN ​​składa się z dwóch kluczowych elementów: generatora i dyskryminatora. Generator jest szkolony do tworzenia fałszywych danych w oparciu o swoją wiedzę. Natomiast dyskryminator jest szkolony w sprawdzaniu danych wyjściowych pod kątem fałszywych danych lub błędów i korygowaniu modelu na ich podstawie.

Sieci GAN są szeroko stosowane do generowania obrazów, takich jak poprawianie jakości grafiki w grach wideo. Są również przydatne do ulepszania obrazów astronomicznych, symulowania soczewek grawitacyjnych i generowania filmów. Sieci GAN pozostają popularnym tematem badań w społeczności sztucznej inteligencji, ponieważ ich potencjalne zastosowania są rozległe i zróżnicowane.

6. Perceptrony wielowarstwowe

Multilayer Perceptron (MLP) to kolejny algorytm głębokiego uczenia się, który jest również siecią neuronową z połączonymi węzłami w wielu warstwach. MLP utrzymuje pojedynczy wymiar przepływu danych od wejścia do wyjścia, co jest znane jako sprzężenie zwrotne. Jest powszechnie używany do zadań klasyfikacji obiektów i regresji.

Struktura MLP obejmuje wiele warstw wejściowych i wyjściowych, a także kilka warstw ukrytych do wykonywania zadań filtrowania. Każda warstwa zawiera wiele neuronów, które są ze sobą połączone, nawet między warstwami. Dane są początkowo podawane do warstwy wejściowej, skąd przechodzą przez sieć.

Ukryte warstwy odgrywają znaczącą rolę, aktywując funkcje takie jak ReLU, sigmoid i tanh. Następnie przetwarza dane i generuje dane wyjściowe w warstwie wyjściowej.

Ten prosty, ale skuteczny model jest przydatny rozpoznawanie mowy i wideo i oprogramowanie do tłumaczenia. MLP zyskały popularność dzięki prostej konstrukcji i łatwości implementacji w różnych dziedzinach.

7. Autoenkodery

Autoenkodery to rodzaj algorytmu głębokiego uczenia się używanego do uczenia bez nadzoru. Jest to model sprzężenia zwrotnego z jednokierunkowym przepływem danych, podobny do MLP. Autoenkodery są zasilane danymi wejściowymi i modyfikują je w celu utworzenia danych wyjściowych, które mogą być przydatne do tłumaczenia języka i przetwarzania obrazu.

Model składa się z trzech elementów: kodera, kodu i dekodera. Kodują dane wejściowe, zmieniają ich rozmiar na mniejsze jednostki, a następnie dekodują je, aby wygenerować zmodyfikowaną wersję. Algorytm ten może być stosowany w różnych dziedzinach, takich jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i systemy rekomendacji.

Wybór odpowiedniego algorytmu głębokiego uczenia się

Aby wybrać odpowiednie podejście do głębokiego uczenia się, należy wziąć pod uwagę charakter danych, problem i pożądany wynik. Znając podstawowe zasady i możliwości każdego algorytmu, możesz podejmować świadome decyzje.

Wybór odpowiedniego algorytmu może zadecydować o powodzeniu projektu. Jest to niezbędny krok w kierunku budowania efektywnych modeli głębokiego uczenia się.