Лучшие типы моделей глубокого обучения, которым инженеры ИИ должны научиться в 2022 году

Введение

Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который использует различные уровни нелинейной обработки информации для неконтролируемого и контролируемого преобразования, извлечения признаков, классификации и анализа закономерностей.

Когда речь идет об обработке информации нелинейным образом, она состоит из различных иерархических слоев. Здесь некоторые концепции низкого уровня могут определять концепции более высокого уровня. Обучение с учителем — это форма машинного обучения обучающего набора, и набор примеров представляется в качестве входных данных в систему на этапе обучения.

Поскольку каждый вход помечен выходным значением, система знает выход, когда предоставляется набор входов. С другой стороны, при обучении без учителя входные данные не помечаются классом, к которому они принадлежат. Следовательно, система должна разрабатывать и организовывать данные путем поиска общих характеристик и внесения необходимых изменений на основе внутренних знаний.

Искусственные нейронные сети неглубокие. Таким образом, они не могут работать со сложными данными, которые используются в повседневных приложениях, таких как изображения, естественная речь, поиск информации и приложения обработки информации, подобные человеческим. Для таких приложений идеально подходят модели глубокого обучения . С помощью глубокого обучения можно классифицировать, распознавать и классифицировать шаблоны данных для машины с меньшими усилиями.

Связанная статья: Лучшие методы глубокого обучения

Типы моделей глубокого обучения

Модели глубокого обучения развиваются, и большинство из них основано на искусственных нейронных сетях. Наиболее значимыми среди них являются сверточные нейронные сети (СНС). Он также включает скрытые переменные и пропозициональные формулы, организованные послойно в глубоких генеративных моделях.

Автоэнкодеры

Это искусственная нейронная сеть, которая может учиться на различных шаблонах кодирования. Автоэнкодер подобен многослойному персептрону, имеющему входной слой, скрытый слой или выходной слой в его простейшей форме. Выходной слой имеет то же количество узлов, что и выходной слой. Он не предсказывает целевые значения на основе выходного вектора; вместо этого автоэнкодер может предсказать свой ввод. Этот механизм обучения можно описать следующим образом:

Для каждого входа x

• Вычислить активацию, позволив прямой связи проходить на каждом скрытом слое и выходных слоях
• Используйте соответствующие функции ошибок для обнаружения отклонения среди рассчитанных значений.
• Обновление весов путем обратного распространения ошибки
• Продолжайте повторять задачу, пока не получите удовлетворительный результат.

Если скрытый слой имеет меньше узлов, чем узлы ввода-вывода, то активация последнего скрытого слоя рассматривается как сжатое представление входов. Если количество узлов скрытого слоя больше, автоэнкодер выучит функцию идентификации и в большинстве случаев окажется бесполезным.

Сеть глубокой веры

Он обеспечивает решение для работы с локальными минимумами и невыпуклыми целевыми функциями, обладающими типичным многослойным персептроном. Вы можете думать об этом как об альтернативном типе глубокого обучения, состоящем из нескольких слоев скрытых переменных, взаимосвязанных с другими слоями. Это ограниченная версия машин Больцмана.

Здесь скрытые слои каждой подсети будут служить видимым входным слоем для соседнего слоя сети. Таким образом, нижний видимый слой становится обучающим набором для соседнего слоя сети. Следовательно, каждый слой сети можно обучать жадно и независимо. Каждый слой глубокой структуры использует скрытые переменные в качестве наблюдаемых переменных для обучения каждого слоя глубинной структуры. Алгоритм обучения сети глубокого убеждения выглядит следующим образом:

• Учитывать входные векторы
• Используйте входной вектор для обучения машины Больцмана и получите весовую матрицу
• Используйте весовую матрицу для обучения двух нижних слоев сети
• Используйте сетевой RBM для генерации нового входного вектора посредством активации среднего значения и выборки скрытых единиц.
• Продолжайте повторять процедуру, пока не дойдете до двух верхних слоев сети.

Читайте также: Глубокое обучение против нейронных сетей

Сверточные нейронные сети (CNN)

Это еще один вариант многослойного персептрона, основанный на прямой связи. Он организует отдельные нейроны таким образом, что они реагируют на все перекрывающиеся области в зрительной области. Это один из алгоритмов глубокого обучения, способный брать входное изображение и присваивать важность обучаемым смещениям и весам различных аспектов/объектов на изображении.

Он может отличить одно от другого. Потребность в предварительной обработке в CNN довольно низкая по сравнению с другими алгоритмами классификации. CNN обладает способностью изучать эти характеристики и фильтры.

CNN являются одной из основных категорий для следующего:

Обнаружение объектов

Классификация изображений

Распознавание изображений

Распознавание лиц и т. д.

Это лишь некоторые из немногих областей, где можно широко использовать CNN.

Для классификации изображений CNN примет входное изображение, обработает его и выполнит классификацию по различным категориям. Компьютеры визуализируют входные изображения как массив пикселей, и это переменная разрешения изображения. Технически модели CNN будут подвергать каждое входное изображение нескольким сверточным слоям с фильтрами для обучения и тестирования.

Первый слой известен как Convolution и предназначен для извлечения признаков из входного изображения. Свертка может сохранять отношения между пикселями, поскольку она может изучать особенности изображения с помощью небольших квадратов входных данных. Он выполняет математическую операцию, принимая два входа: матрицу изображения и фильтр или ядро.

Когда свертка изображения снабжена различными фильтрами, она сможет выполнять такие операции, как обнаружение краев, повышение резкости и размытие с помощью фильтров.

За последние несколько лет в области компьютерного зрения произошел значительный прогресс. Одним из самых больших достижений является CNN. Глубокие CNN превратились в самые модные приложения компьютерного зрения, используемые для распознавания жестов, беспилотных автомобилей, автоматической пометки друзей на фотографиях, размещенных в Facebook, функций защиты лиц и автоматического распознавания номерных знаков.

Рекуррентные нейронные сети

Это тип нейронной сети, в которой выходные данные предыдущего шага могут быть использованы в качестве входных данных для текущего шага. Входы и выходы в обычной нейронной сети не зависят друг от друга. Однако в тех случаях, когда необходимо предсказать последующие слова в предложении, потребуется запомнить предыдущие слова.

Появление RNN обещает решить эту проблему с помощью скрытого слоя. Одной из ключевых особенностей RNN является скрытое состояние, способное запоминать некоторую информацию в последовательности.

RNN оснащена памятью, которая может запомнить всю информацию о расчетах. Он может использовать одни и те же параметры для каждого входа для выполнения одних и тех же задач на всех входах или скрытых слоях для получения желаемого результата. Это значительно уменьшит сложность параметров, что резко контрастирует с другими нейронными сетями.

Последние мысли

Вычисление градиентов зависит не только от текущего шага, но и от предыдущего шага. Существует вариант, называемый двунаправленной рекуррентной нейронной сетью, который используется несколькими приложениями. Здесь сеть учитывает предыдущий и ожидаемый будущий результат. Путем введения нескольких скрытых слоев глубокое обучение может быть достигнуто в двусторонних рекуррентных нейронных сетях.

Если вам интересно узнать больше о методах глубокого обучения и машинном обучении, ознакомьтесь с сертификацией PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и глубокого обучения, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 240 часов тщательного обучения, 5+ тематических исследований. и задания, статус выпускника IIIT-B и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.