Полное руководство по глубокому обучению с нейронной сетью в 2022 году

В глубоком обучении с Keras вам не нужно много кодировать, но есть несколько шагов, которые вам нужно делать медленно, чтобы в ближайшем будущем вы могли создавать свои модели. Поток моделирования заключается в загрузке данных, определении модели Keras, компиляции модели Keras, подборе модели Keras, ее оценке, связывании всего вместе и составлении прогнозов на ее основе.

Но иногда это может сбивать с толку из-за того, что вы плохо владеете основами глубокого обучения. Прежде чем приступить к новому проекту глубокого обучения с помощью Keras , обязательно ознакомьтесь с этим исчерпывающим руководством, которое поможет вам пересмотреть основы глубокого обучения с помощью Keras .

В области искусственного интеллекта глубокое обучение стало модным словом, которое всегда встречается в различных разговорах. Когда дело доходит до передачи интеллекта машинам, мы уже много лет используем машинное обучение (ML).

Но, учитывая текущий период, благодаря своему превосходству в предсказаниях, глубокое обучение с помощью Keras стало более популярным и известным по сравнению со старыми и традиционными методами ML.

Глубокое обучение

У машинного обучения есть подмножество, в котором искусственные нейронные сети (ИНС) обучаются на большом количестве данных. Это подмножество не что иное, как глубокое обучение. Поскольку алгоритм глубокого обучения учится на опыте, он многократно выполняет задачу; каждый раз, когда он немного настраивает его, намереваясь улучшить результат.

Это называется «глубоким обучением», потому что нейронные сети имеют много глубоких слоев, которые позволяют учиться. Глубокое обучение может решить любую проблему, для решения которой требуется мышление.

Читайте: Лучшие методы глубокого обучения

Керас

Существует множество API, фреймворков и библиотек, позволяющих начать работу с глубоким обучением. Но вот почему глубокое обучение с Keras выгодно . Keras — это высокоуровневый интерфейс прикладного программирования (API) для нейронных сетей, который работает поверх TensorFlow — сквозной платформы машинного обучения с открытым исходным кодом. Не только Tensorflow, но и CNTK, Theano, PlaidML и т. д.

Это помогает превратить искусственный интеллект (ИИ) и глубокое обучение в товар. Кодирование в Keras является переносимым, это означает, что с помощью Keras вы можете реализовать нейронную сеть, используя Theano в качестве бэкэнда, а затем запустить ее на Tensorflow, указав бэкэнд. Кроме того, это не обязательно, скорее, вообще не нужно менять код.

Если вам интересно, почему глубокое обучение является важным термином в области искусственного интеллекта, или если у вас не хватает мотивации начать изучение глубокого обучения с помощью Keras , этот снимок тенденций Google показывает, как интерес людей к глубокому обучению неуклонно растет во всем мире в течение последних нескольких лет.

Есть много областей, таких как обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, распознавание речи, разработка лекарств, биоинформатика и т. д., где глубокое обучение успешно применяется.

Начало глубокого обучения с Keras

Как обсуждалось ранее, при глубоком обучении искусственные нейронные сети обучаются на большом количестве данных. После обучения сеть может легко использовать прогнозы невидимых данных. Ниже приведены несколько важных терминов, обычно используемых при обучении нейронной сети, необходимой для глубокого обучения с помощью Keras .

Также читайте: 15 интересных идей проектов машинного обучения для начинающих

Нейронные сети

Именно нейронные сети в нашем мозгу породили идею искусственных нейронных сетей. Обычно в нейронной сети есть три слоя. Эти три слоя — входной слой, выходной слой и скрытый слой. Пример нейронной сети показан на рисунке ниже.

Поскольку показанная выше нейронная сеть состоит только из одного скрытого слоя, ее называют «мелкой нейронной сетью». В такие архитектуры добавляются дополнительные скрытые слои для создания более сложных архитектур.

Глубокие сети

В глубокой сети добавлено несколько скрытых слоев. Когда в сети увеличивается количество скрытых слоев, обучение таких архитектур становится сложным не только с точки зрения времени, затрачиваемого на полное обучение сети, но и требует большего количества ресурсов. Ниже представлена ​​глубокая сеть, состоящая из входа, четырех скрытых слоев и выхода.

Сетевое обучение

После того, как ваша сетевая архитектура определена, ее необходимо обучить определенным типам прогнозов. В процессе обучения сети для сети находятся надлежащие веса для каждого звена.

Пока идет обучение, данные идут в стандартном направлении, то есть от входного к выходному слою и проходят множество скрытых слоев. Эта сеть называется сетью с прямой связью, поскольку данные всегда передаются в одном направлении, то есть от входного к выходному слою. Распространение данных здесь называется прямым распространением.

Функция активации

На всех слоях вам необходимо вычислить взвешенную сумму входных данных и передать ее функции активации. Эта функция активации делает сеть нелинейной. Это просто математическая функция, которая берет выходные данные и дискретизирует их. Немногие из наиболее часто используемых функций активации — это гиперболическая, сигмовидная, касательная (tanh), Softmax и ReLU.

Обратное распространение

При обратном распространении ошибки распространяются в обратном направлении, то есть от выходного слоя к входному. В обучении с учителем обратное распространение — это алгоритм. Для заданной функции ошибок вычисляется градиент функции ошибок относительно назначенного веса в каждом соединении.

Через сеть даже вычисление градиента происходит в обратном направлении. Градиент веса последнего слоя вычисляется первым, а градиент веса первого слоя вычисляется последним.

На каждом слое при определении градиента для предыдущего слоя повторно используются частичные вычисления градиента. Это не что иное, как «Градиентный спуск».

Определение модели в глубоком обучении с помощью Keras

Определение модели в глубоком обучении можно разделить на несколько характеристик:

1. Количество слоев.
2. Типы слоев.
3. Количество нейронов в каждом слое.
4. Функция активации каждого слоя.
5. Размер ввода и размер вывода.

Читайте: Регуляризация в глубоком обучении

Суть

Изучение глубокого обучения с помощью Keras имеет важное значение, поскольку Keras — это простая в использовании и мощная бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для оценки и разработки моделей глубокого обучения. Keras также включает в себя широко используемые библиотеки числовых вычислений, такие как TensorFlow и Theano, которые позволяют вам обучать, а также определять модели нейронных сетей, используя всего несколько строк программного кода.

После того, как вы установили и настроили Python 2 или 3, все готово для начала глубокого обучения с проектом Keras. Вам просто нужно добавить установленный и настроенный SciPy, включая NumPy, и установить и настроить Keras с бэкэндом TensorFlow или Theano.

Если вам интересно узнать больше о методах глубокого обучения и машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и задания, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.