Einführung in das rekursive neuronale Netzwerk: Konzept, Prinzip und Implementierung

Ein rekursives neuronales Netzwerk ist eine Art tiefes neuronales Netzwerk. Damit können Sie also eine strukturierte Vorhersage erwarten und erhalten, indem Sie die gleiche Anzahl von Gewichtungssätzen auf strukturierte Eingaben anwenden. Mit dieser Art der Verarbeitung erhalten Sie ein typisches tiefes neuronales Netzwerk, das als rekursives neuronales Netzwerk bekannt ist . Diese Netzwerke sind von Natur aus nichtlinear.

Die rekursiven Netzwerke sind adaptive Modelle, die in der Lage sind, tief strukturierte Gelehrsamkeit zu lernen. Daher können Sie sagen, dass die rekursiven neuronalen Netze zu den komplexen inhärenten Ketten gehören. Lassen Sie uns seine Verbindung mit Deep-Learning-Konzepten diskutieren.

Quelle

Konzept des tiefen Lernens

Quelle

Man kann nicht leugnen, dass Deep Learning eine erstaunliche Technik des maschinellen Lernens ist.

Es hat sogar Computern beigebracht, sich natürlich zu verhalten und zu reagieren, ähnlich wie es ein Mensch tun sollte; Dieselben Lehren werden heutzutage hypothetisch in Computer einprogrammiert. Daher müssen sie immer einem Beispiel folgen und daraus lernen. Wenn also jemand etwas Unvorhersehbares vorhersagen möchte, ist dies jetzt durch Deep Learning möglich.

Viele Forscher und sogar Ingenieure sind mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz beschäftigt. Sie verwenden eine Kombination aus nicht-bio-neuronalen Netzwerken zusammen mit natürlicher Intelligenz, um alle Problemumgehungen zu sortieren. Wir können daher sagen, dass Deep Learning jetzt fast über maschinelles Lernen hinausgeht. Tatsächlich auch zusammen mit seinen Algorithmentechniken, die sowohl überwacht als auch unbeaufsichtigt sind.

Für diese Aufgaben werden viele Schichten nichtlinearer Verarbeitungseinheiten verwendet, z. B. die Extraktion von Merkmalen und bestimmte Transformationen im Deep Learning. Dies ist in den aktuellen Branchen zu einer Revolution geworden, da seine Demonstrationsfähigkeiten bei den meisten Aufgaben, die er ausführt, den Fähigkeiten und Genauigkeiten auf menschlicher Ebene sehr nahe kommen. Wenn wir also von der Aufgabe wie Mustererkennung sprechen, oder wenn wir von einer Bildklassifizierung sprechen, sind nicht nur diese, sondern auch die Sprach- oder Textdecodierung mit so vielen weiteren solcher Optionen mit Deep-Learning-Algorithmen möglich.

Deep Learning gehört heutzutage zu bestimmten Schlüsseltechnologien, die häufig zur Steuerung von Sprachbefehlen in mobilen Geräten wie Smartphones, Android-Fernsehern, Lautsprechern mit Alexa-Sprachsteuerung und vielen anderen ähnlichen Geräten verwendet werden. Wir haben sogar fahrerlose Autos durch Deep-Learning-Technologie eingeführt. Dies hat sie in die Lage versetzt, verschiedene Bildverarbeitungen wie Stoppschilder zu erkennen. Es hat ihnen auch beigebracht, sogar Bilder wie einen Fußgänger, der von einem weit entfernten Laternenpfahl kommt, zu unterscheiden.

Daher hat sich DL bereits in Bereichen wie Bildverarbeitung & Bildklassifizierung einen Namen gemacht. Es hat auch Sprache mit hoher Genauigkeit effektiv erkannt. Wenn wir also sagen, dass die Deep-Learning-Technologie den Weg zu einer entscheidenden Erfolgsquote ebnet, liegen wir nicht falsch. Es hat die Aufmerksamkeit aller Lebewesen mit einer guten Notation auf sich gezogen.

Es hat sein Potenzial unzählige Male bewiesen, indem es viele Ergebnisse erzielt hat, die früher unmöglich zu sein scheinen. Hier müssen die Führungskräfte der Geschäftswelt und der bekannten Entwicklergemeinschaften vortreten und eine gründliche Analyse ihres weiteren Potenzials erhalten, um die Leistungsfähigkeit darüber aufzuzeigen, was sie tun kann und wie NLP und Deep Learning Menschen in allen Bereichen zugute kommen können.

Rekursives neuronales Netzwerk

Quelle

Mit einfachen Worten, wenn wir sagen, dass ein rekursives neuronales Netzwerk eine Familienperson eines tiefen neuronalen Netzwerks ist, können wir es validieren. Wenn also der gleiche Satz von Gewichtungen rekursiv auf eine strukturierte Eingabe angewendet wird, wird das rekursive neuronale Netzwerk geboren. Es wird also für alle Knoten weitergehen, wie oben erklärt. Rekursive neuronale Netze bestehen aus einer Architekturklasse, die hauptsächlich mit strukturierten Eingaben arbeitet. Die RNNs sind insbesondere auf azyklische Graphen gerichtet.

Es ist eine tiefe Baumstruktur. Für Bedingungen, wie es erforderlich ist, den vollständigen Satz zu analysieren, werden rekursive neuronale Netze verwendet. Es hat eine baumähnliche Topologie. Die RNN's erlauben die Verzweigung von Verbindungen & Strukturen mit Hierarchien.

Sie verwenden hauptsächlich rekursive neuronale Netze für die Vorhersage strukturierter Ausgaben. Dies erfolgt über Eingabestrukturen mit variabler Größe. Außerdem durchquert es eine gegebene Struktur auch in topologischer Reihenfolge. Sie tun dies auch für skalare Vorhersagen. Hier ist jedoch anzumerken, dass das rekursive neuronale Netzwerk nicht auf strukturierte Eingaben reagiert, sondern auch in Kontexten funktioniert.

Jede Zeitreihe wird separat verarbeitet. Ein sehr interessanter Punkt zum Nachdenken ist, dass die erste Einführung von RNN geschah, als die Notwendigkeit entstand, verteilte Datendarstellungen verschiedener struktureller Netzwerke zu lernen. Zum Beispiel logische Begriffe.

Rekurrentes neuronales Netzwerk vs. rekursive neuronale Netzwerke

Quelle

Gemäß den in Wikipedia genannten Quellen ist das rekurrente neuronale Netzwerk ein rekursives neuronales Netzwerk. Beide neuronalen Netze werden mit demselben Akronym bezeichnet – RNN. Wenn sich neuronale Netze über einen bestimmten Zeitraum wiederholen oder sagen, dass es sich um einen rekursiven Netzwerkkettentyp handelt, handelt es sich um ein wiederkehrendes neuronales Netz. Verallgemeinert gehört es zum rekursiven Netzwerk.

Das obige Bild zeigt das rekursive neuronale Netzwerk. Wenn Sie hier sehen, werden Sie feststellen, dass jeder der Elternknoten und seine Kinder ein Knoten sind, der dem Elternknoten ziemlich ähnlich ist. Daher ist es offensichtlich, dass das rekurrente neuronale Netzwerk einem hierarchischen Netzwerktyp ähnlicher ist. Man sieht deutlich, dass hier kein Konzept einer strukturierten Input- & Output-Verarbeitung existiert. Es wird einfach in einer baumartigen hierarchischen Weise ausgeführt, in der keine Zeitspezifikationen und Abhängigkeiten zugeordnet sind.

Daher ist der Hauptunterschied zwischen dem rekursiven neuronalen Netzwerk und rekurrenten neuronalen Netzwerken eindeutig nicht sehr gut definiert. Es ist ersichtlich, dass die Effizienz jedes rekursiven neuronalen Netzes im Vergleich zu einem Feed-Forward-Netz weitaus besser ist. Wiederkehrende neuronale Netze werden in einer kettenartigen Struktur erstellt. Es gibt keine Verzweigungsmethoden, sondern die wiederkehrenden neuronalen Netze werden in Form einer tiefen Baumstruktur erstellt.

Rekursive neuronale Netze | Prinzip definiert

Also, um hier zu verallgemeinern, die rekurrenten Netze unterscheiden sich nicht von rekursiven neuronalen Netzen. Tatsächlich handelt es sich jedoch um ein rekursives neuronales Netzwerk. Tatsache ist, dass rekursive Netzwerke von Natur aus komplex sind und daher auf einer breiteren Plattform nicht akzeptiert werden. Diese RNNs sind in allen Stufen und Phasen des Computerlernens sogar noch teurer.

Sie können diese Rechenmodelle erlernen, die sich sehr gut für Klassifikations- sowie Regressionsprobleme eignen. Melden Sie sich noch heute für den upGrad- Online-Kurs an, um zu erfahren, wie er alle überwachten oder nicht überwachten Lernaufgaben lösen kann. Melden Sie sich noch heute an! Lernen Sie von Experten für NLP und maschinelles Lernen.

Implementierung eines rekursiven neuronalen Netzwerks

Wir verwenden ein rekursives neuronales Netzwerk für die Stimmungsanalyse in Sätzen. Die Sentiment-Analyse von Sätzen gehört zu den Hauptaufgaben von NLP (Natural Language Processing), die Autoren identifizieren kann, die Ton und Gefühle in bestimmten Sätzen schreiben. Wenn ein Autor irgendwelche Gefühle ausdrückt, werden grundlegende Etiketten rund um den Ton des Schreibens identifiziert. Zum Beispiel, ob die Bedeutung eine konstruktive Form des Schreibens oder eine negative Wortwahl ist.

Zum Beispiel drückt es im unten erwähnten Fall des variablen Datensatzes jede Emotion in unterschiedlichen Klassen aus.

Quelle

Wenn Sie also das obige Bild für die Stimmungsanalyse sehen, ist es vollständig mit Hilfe von rekursiven neuronalen Netzwerkalgorithmen implementiert. Das RNN ist eine Form eines rekursiven neuronalen Netzes, das eine Baumstruktur hat.

Fazit

Wir hoffen, dass dieser Artikel einige Grundlagen von Deep Learning und rekursiven neuronalen Netzwerkalgorithmen geklärt hat. Das Wissen über maschinelle Lernalgorithmen und ihre Art kann jedem helfen zu verstehen, wie viel Potenzial sie für zukünftige Revolutionen bergen.

Durch das Erlernen von Maschinensprachenalgorithmen können Sie sich eine Vorstellung von der rechnerischen Verarbeitung von Datensätzen und ihrer Qualität trotz ihrer Art und Größe machen. Durch den Erwerb dieser Erkenntnisse kann man relevantere und nützlichere Informationen aus einem Datensatz extrahieren, der als nützliche Ressource verwendet wird. Mach weiter. Lernen Sie in dieser Saison einen Maschinensprachenalgorithmus. Mach dir keine Sorge; Wir versichern Ihnen, dass es Ihre Grundkenntnisse in Codierung oder logischen Begriffen nicht verkompliziert, sondern Ihnen hilft, alle NPL-Spezifikationen zu verbessern.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben bietet, IIIT- B-Alumni-Status, mehr als 5 praktische, praktische Abschlussprojekte und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.