再帰型ニューラルネットワークの概要:概念、原理、および実装

公開: 2020-09-11

再帰型ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワークの一種です。 したがって、これを使用すると、構造化された入力に同じ数の重みのセットを適用することで、構造化された予測を期待して取得できます。 このタイプの処理を使用すると、再帰型ニューラルネットワークと呼ばれる典型的なディープニューラルネットワークを取得できます これらのネットワークは本質的に非線形です。

再帰型ネットワークは、深く構造化された知識を学習できる適応モデルです。 したがって、再帰型ニューラルネットワークは複雑な固有のチェーンの1つであると言えます。 ディープラーニングの概念との関係について説明しましょう。

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ディープラーニングの概念

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ディープラーニングが機械学習のすばらしい手法であるという要因を否定することはできません。

それは、人間がすることになっているのと同じように、コンピュータでさえ自然に振る舞い、反応する方法を教えました。 最近では、同じ教えがコンピューターに仮想的にプログラムされています。 したがって、彼らは常に例に従い、それを通して学ぶ必要があります。 したがって、誰かが予測できないことを予測したい場合は、ディープラーニングによって可能になります。

多くの研究者やエンジニアでさえ、人工知能の開発に非常に忙しいです。 彼らは、すべての回避策を分類するために、自然な知性とともに非バイオニューラルネットワークの組み合わせを使用しています。 したがって、現在、ディープラーニングは機械学習をほぼ超えていると言えます。 実際、監視されている、または監視されていないアルゴリズム手法もあります。

ディープラーニングでの特徴の抽出や特定の変換など、非線形処理ユニットの多くのレイヤーがこれらのタスクに利用されます。 これは、そのデモンストレーション機能が、実行するほとんどのタスクで人間レベルの機能と精度に非常に近いため、現在の業界で革命となっています。 したがって、パターン認識などのタスクについて話す場合、または画像分類と言えば、これだけでなく、音声またはテキストのデコードを含めることも、ディープラーニングアルゴリズムを使用した非常に多くのオプションで可能です。

ディープラーニングは、スマートフォン、Android TV、Alexa音声コマンド対応スピーカー、その他多くの同様のデバイスなどのモバイルデバイスで音声コマンドを制御するために高度に使用されている特定の主要テクノロジーの1つです。 ディープラーニング技術により、自動運転車も導入しました。 これにより、一時停止の標識などのさまざまな画像処理を認識できるようになりました。 また、遠くの街灯柱から来る歩行者などの画像でさえも区別できるようになりました。

そのため、DLは画像処理や画像分類などの分野ですでにその名前を付けています。 また、音声を高精度で効果的に認識しています。 したがって、ディープラーニングテクノロジーが決定的な成功率への道を開いていると言えば、間違いではありません。 それは良い表記ですべての生き物の注目を集めました。

以前は不可能だったと思われる多くの結果を達成することで、その可能性を無数に証明してきました。 ここでは、ビジネスと既知の開発者コミュニティのリーダーが前に出て、それが何ができるか、そしてNLPとディープラーニングがすべての分野で人間にどのように役立つかについての可能性を引き出すためのさらなる可能性について徹底的な分析を行う必要があります。

再帰型ニューラルネットワーク

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簡単に言えば、再帰型ニューラルネットワークが深いニューラルネットワークの家族であると言えば、それを検証することができます。 したがって、同じ重みのセットが構造化された入力に再帰的に適用される場合、再帰型ニューラルネットワークが誕生します。 したがって、上記で説明したように、すべてのノードで発生し続けます。 再帰型ニューラルネットワークは、主に構造化入力で動作するアーキテクチャクラスで構成されています。 RNNは、特に非巡回グラフを対象としています。

深い木の構造です。 文全体を解析する必要があるなどの条件では、再帰型ニューラルネットワークが使用されます。 木のようなトポロジーを持っています。 RNNを使用すると、階層を使用して接続と構造を分岐できます。

それらは主に、構造化された出力の予測に再帰型ニューラルネットワークを使用します。 これは、可変サイズの入力構造に対して行われます。 また、トポロジカル順序でも特定の構造をトラバースします。 彼らはまた、スカラー予測のためにそれを行います。 ただし、ここで注意すべき点は、再帰型ニューラルネットワークは構造化された入力に応答しないだけでなく、コンテキストでも機能することです。

各時系列は個別に処理されます。 熟考する非常に興味深い点は、RNNの最初の導入は、さまざまな構造ネットワークの分散データ表現を学習する必要が生じたときに発生したことです。 たとえば、論理用語。

リカレントニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワーク

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ウィキペディアに記載されている情報源によると、リカレントニューラルネットワークは再帰型ニューラルネットワークです。 両方のニューラルネットワークは、同じ頭字語–RNNで表されます。 ニューラルネットワークが一定期間にわたって繰り返し発生している場合、または再帰型ネットワーキングチェーンタイプであると言う場合、それは再帰型ニューラルネットワークです。 一般化すると、再帰型ネットワークに属します。

上の画像は、再帰型ニューラルネットワークを示しています。 ここで、ご覧のとおり、各親ノードとその子は、親ノードと非常によく似たノードであることがわかります。 したがって、リカレントニューラルネットワークが階層型ネットワークタイプにより類似していることは明らかです。 ここには、構造化された入出力処理の概念がないことがはっきりとわかります。 これは、時間の指定や依存関係が関連付けられていない、ツリーのような階層的な方法で実行されるだけです。

したがって、再帰型ニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワークの主な違いは、明らかにあまり明確に定義されていません。 再帰型ニューラルネットワークの効率は、フィードフォワードネットワークと比較してはるかに優れていることがわかります。 リカレントニューラルネットワークは、チェーンのような構造で作成されます。 分岐方法はありませんが、リカレントニューラルネットワークは深いツリー構造の形で作成されます。

再帰型ニューラルネットワーク| 定義された原則

したがって、ここで一般化すると、リカレントネットワークは再帰型ニューラルネットワークと違いはありません。 しかし実際には、それは再帰型ニューラルネットワークです。 再帰型ネットワークは本質的に複雑であるため、より広範なプラットフォームでは受け入れられないという事実に関連しています。 これらのRNNは、すべての計算論的学習の段階とフェーズでさらに高価です。

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再帰型ニューラルネットワークの実装

文中の感情分析には再帰型ニューラルネットワークを使用します。 文の感情分析は、NLP(自然言語処理)の主要なタスクの1つであり、特定の文に声調や感情を書いている作家を特定できます。 作家が感情を表現するとき、執筆のトーンの周りの基本的なラベルが識別されます。 たとえば、意味が建設的な書き方なのか、否定的な単語の選択なのか。

たとえば、以下の変数データセットの場合、すべての感情を特徴的なクラスで表現します。

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したがって、感情分析の上の画像を見ると、再帰型ニューラルネットワークアルゴリズムの助けを借りて完全に実装されています。 RNNは、ツリー構造を持つ再帰型ニューラルネットの形式です。

結論

この記事がディープラーニングと再帰型ニューラルネットワークアルゴリズムのいくつかの基本をクリアしたことを願っています。 機械学習アルゴリズムとそのタイプの知識は、将来の革命にどれだけの可能性があるかを誰もが理解するのに役立ちます。

機械語アルゴリズムを学習することで、データセットの性質とサイズに関係なく、データセットの計算処理のアイデアを得ることができます。 これらの学習を取得することにより、有用なリソースとして使用されるデータセットから、より関連性が高く有用な情報を抽出できます。 だから、どうぞ。 今シーズン、機械語アルゴリズムを学びましょう。 心配しないでください。 コーディングや論理用語に関する基本的な知識が複雑になることはありませんが、すべてのNPL仕様を強化するのに役立ちます。

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再帰型ニューラルネットワークは何に使用されますか?

再帰型ニューラルネットワークは一種の深層学習ネットワークです。 それらは、フィードフォワードニューラルネットワークよりも一般的で強力です。 再帰という言葉は、ニューラルネットワークがそれ自体の出力に適用されることを意味します。 リカレントニューラルネットワークは、シーケンスラベリングの問題に使用されます。 これらは、過去の情報を運ぶデータ内のパターンを認識するように設計されています。 言い換えれば、再帰型ニューラルネットワークは過去から学習し、経験に基づいて新しいデータを処理します。 再帰型ニューラルネットワークは、学習アルゴリズムを使用して、将来適切な変更を行う方法を決定します。

CNNとRNNの違いは何ですか?

CNNは畳み込みニューラルネットワークの略です。 CNNは、シーケンシャルデータを取り込んでパターンを理解できる特殊な種類のニューラルネットワークです。 CNNは通常、画像認識に使用されますが、ラベルのないデータから言語を生成するなどの複雑な問題で使用されてきました。 CNNの詳細については、こちらをご覧ください。 RNNはリカレントニューラルネットワークの略です。 RNNは、ループのようなメモリが組み込まれていることを除けば、通常のニューラルネットワークと非常によく似ています。 これらは、言語やテキストデータなどのシーケンスをモデル化するために使用できます。 CNNと同様に、RNNにはさまざまな種類がありますが、LSTMは最も人気のあるものの1つです。

機械翻訳にRNNが使用されるのはなぜですか?

リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、一連の入力が与えられたときに将来の出力をキャプチャするため、機械翻訳で使用されます。 たとえば、過去の文脈のない「rundog」という言葉には意味がありません。 RNNはこのコンテキストをキャプチャし、犬を犬に変換します。 RNNがないと、機械翻訳者は入力について推論できません。 これがRNNが使用される理由です。