7 algoritmov globokega učenja, ki jih morate poznati

Področje umetne inteligence (AI) je v zadnjem času hitro raslo, kar je vodilo v razvoj algoritmov globokega učenja. Z uvedbo orodij AI, kot sta DALL-E in OpenAI, se je globoko učenje pokazalo kot ključno področje raziskav. Vendar pa je zaradi obilice razpoložljivih algoritmov težko ugotoviti, kateri so najbolj ključni za razumevanje.

Potopite se v fascinanten svet globokega učenja in raziščite vrhunske algoritme, ki jih morate poznati in so ključni za razumevanje umetne inteligence.

1. Konvolucijske nevronske mreže (CNN)

Konvolucijske nevronske mreže (CNN), znani tudi kot ConvNets, so nevronske mreže ki blestijo pri zaznavanju predmetov, prepoznavanju slik in segmentaciji. Uporabljajo več plasti za pridobivanje značilnosti iz razpoložljivih podatkov. CNN so večinoma sestavljeni iz štirih plasti:

1. Konvolucijska plast
2. Rektificirana linearna enota (ReLU)
3. Plast združevanja
4. Popolnoma povezana plast

Te štiri plasti zagotavljajo delovni mehanizem za omrežje. Konvolucijska plast je prva plast v CNN-jih, ki filtrira kompleksne funkcije iz podatkov. Nato ReLU preslika podatke za usposabljanje omrežja. Po tem proces pošlje zemljevid v plast združevanja, ki zmanjša vzorčenje in pretvori podatke iz 2D v linearni niz. Končno popolnoma povezana plast tvori sploščeno linearno matriko, ki se uporablja kot vhod za zaznavanje slik ali drugih vrst podatkov.

2. Mreže globokega prepričanja

Mreže globokega prepričanja (DBN) so še ena priljubljena arhitektura za globoko učenje, ki omrežju omogoča učenje vzorcev v podatkih s funkcijami umetne inteligence. Idealne so za naloge, kot je programska oprema za prepoznavanje obrazov in zaznavanje funkcij slike.

Mehanizem DBN vključuje različne plasti omejenih Boltzmannovih strojev (RBM), ki so umetna nevronska mreža, ki pomaga pri učenju in prepoznavanju vzorcev. Plasti DBN sledijo pristopu od zgoraj navzdol, kar omogoča komunikacijo v celotnem sistemu, plasti RBM pa zagotavljajo robustno strukturo, ki lahko razvršča podatke na podlagi različnih kategorij.

3. Ponavljajoče se nevronske mreže (RNN)

Ponavljajoča se nevronska mreža (RNN) je priljubljen algoritem globokega učenja s široko paleto aplikacij. Omrežje je najbolj znano po svoji zmožnosti obdelave zaporednih podatkov in oblikovalski jezikovni modeli. Lahko se nauči vzorcev in napove rezultate, ne da bi jih omenil v kodi. Na primer, iskalnik Google uporablja RNN za samodejno dokončanje iskanj s predvidevanjem ustreznih iskanj.

Omrežje deluje z med seboj povezanimi plastmi vozlišč, ki pomagajo zapomniti in obdelati vhodna zaporedja. Nato lahko dela skozi ta zaporedja, da samodejno napove možne rezultate. Poleg tega se lahko RNN učijo iz predhodnih vnosov, kar jim omogoča razvoj z večjo izpostavljenostjo. Zato so RNN-ji idealni za jezikovno in zaporedno modeliranje.

4. Omrežja dolgotrajnega kratkoročnega spomina (LSTM)

Omrežja dolgotrajnega kratkoročnega spomina (LSTM) so vrsta ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), ki se od drugih razlikuje po sposobnosti dela z dolgoročnimi podatki. Imajo izjemen spomin in napovedne zmogljivosti, zaradi česar so LSTM idealni za aplikacije, kot so napovedi časovnih vrst, obdelava naravnega jezika (NLP), prepoznavanje govora in sestavljanje glasbe.

Omrežja LSTM so sestavljena iz pomnilniških blokov, razporejenih v verižno strukturo. Ti bloki shranjujejo ustrezne informacije in podatke, ki lahko v prihodnosti obveščajo omrežje, hkrati pa odstranijo vse nepotrebne podatke, da ostane učinkovito.

Med obdelavo podatkov LSTM spreminja stanja celice. Najprej odstrani nepomembne podatke skozi sigmoidno plast. Nato obdela nove podatke, ovrednoti potrebne dele in nadomesti prejšnje nepomembne podatke z novimi podatki. Končno določi izhod na podlagi trenutnega stanja celice, ki ima filtrirane podatke.

Sposobnost obdelave dolgoročnih podatkov loči LSTM od drugih RNN, zaradi česar so idealni za aplikacije, ki zahtevajo takšne zmogljivosti.

5. Generativna kontradiktorna omrežja

Generativna kontradiktorna omrežja (GAN) so vrsta algoritma globokega učenja, ki podpira generativni AI. Sposobni so se nenadzorovanega učenja in lahko sami ustvarijo rezultate z urjenjem prek posebnih naborov podatkov za ustvarjanje novih primerkov podatkov.

Model GAN ​​je sestavljen iz dveh ključnih elementov: generatorja in diskriminatorja. Generator je usposobljen za ustvarjanje lažnih podatkov na podlagi svojega učenja. Nasprotno pa je diskriminator usposobljen za preverjanje izhodnih podatkov za morebitne lažne podatke ali napake in na podlagi tega popravi model.

GAN se pogosto uporabljajo za ustvarjanje slik, na primer za izboljšanje kakovosti grafike v video igrah. Uporabni so tudi za izboljšanje astronomskih slik, simulacijo gravitacijskih leč in ustvarjanje videoposnetkov. GAN ostajajo priljubljena raziskovalna tema v skupnosti umetne inteligence, saj so njihove potencialne uporabe obsežne in raznolike.

6. Večplastni perceptroni

Večplastni perceptron (MLP) je še en algoritem globokega učenja, ki je prav tako nevronska mreža z med seboj povezanimi vozlišči v več plasteh. MLP vzdržuje eno dimenzijo pretoka podatkov od vhoda do izhoda, kar je znano kot posredovanje naprej. Običajno se uporablja za klasifikacijo objektov in regresijske naloge.

Struktura MLP vključuje več vhodnih in izhodnih plasti, skupaj z več skritimi plastmi, za izvajanje nalog filtriranja. Vsaka plast vsebuje več nevronov, ki so med seboj povezani, tudi med plastmi. Podatki se najprej podajo v vhodni sloj, od koder napredujejo po omrežju.

Skrite plasti igrajo pomembno vlogo z aktiviranjem funkcij, kot so ReLU, sigmoid in tanh. Nato obdela podatke in ustvari izhod na izhodni plasti.

Ta preprost, a učinkovit model je uporaben za prepoznavanje govora in videa in programska oprema za prevajanje. MLP-ji so postali priljubljeni zaradi svoje enostavne zasnove in enostavne implementacije na različnih področjih.

7. Avtokodirniki

Avtokodirniki so vrsta algoritma globokega učenja, ki se uporablja za nenadzorovano učenje. Gre za model naprej z enosmernim pretokom podatkov, podoben MLP. Samodejni kodirniki se napajajo z vhodom in ga spreminjajo, da ustvarijo izhod, ki je lahko uporaben za jezikovno prevajanje in obdelavo slik.

Model je sestavljen iz treh komponent: kodirnika, kode in dekoderja. Kodirajo vhod, mu spremenijo velikost v manjše enote in ga nato dekodirajo, da ustvarijo spremenjeno različico. Ta algoritem je mogoče uporabiti na različnih področjih, kot so računalniški vid, obdelava naravnega jezika in sistemi priporočil.

Izbira pravega algoritma globokega učenja

Za izbiro ustreznega pristopa globokega učenja je ključnega pomena upoštevati naravo podatkov, obravnavani problem in želeni rezultat. Če razumete temeljna načela in zmožnosti vsakega algoritma, lahko sprejemate premišljene odločitve.

Izbira pravega algoritma lahko bistveno vpliva na uspeh projekta. To je bistven korak k izgradnji učinkovitih modelov globokega učenja.