Введение в рекурсивную нейронную сеть: концепция, принцип и реализация

Рекурсивная нейронная сеть — это тип глубокой нейронной сети. Таким образом, вы можете ожидать и получать структурированный прогноз, применяя одинаковое количество наборов весов к структурированным входным данным. При таком типе обработки вы получаете типичную глубокую нейронную сеть, известную как рекурсивная нейронная сеть . Эти сети имеют нелинейный характер.

Рекурсивные сети — это адаптивные модели, способные обучаться глубоко структурированной эрудиции. Следовательно, вы можете сказать, что рекурсивные нейронные сети относятся к числу сложных внутренних цепочек. Давайте обсудим его связь с концепциями глубокого обучения.

Источник

Концепция глубокого обучения

Источник

Нельзя отрицать тот факт, что Deep Learning — удивительная техника машинного обучения.

Он научил даже компьютеры вести себя и реагировать естественно, подобно тому, что должен делать человек; те же учения гипотетически запрограммированы в наши дни в компьютерах. Следовательно, они всегда должны следовать примеру и учиться на нем. Итак, если кто-то хочет предсказать любую непредсказуемую вещь, теперь это возможно с помощью глубокого обучения.

Многие исследователи и даже инженеры весьма заняты разработкой искусственного интеллекта. Они используют комбинацию небионейронных сетей вместе с естественным интеллектом, чтобы отсортировать все обходные пути. Таким образом, мы можем сказать, что сейчас Deep Learning выходит почти за рамки машинного обучения. На самом деле, также наряду с его алгоритмами методы, которые являются как контролируемыми, так и неконтролируемыми.

Для этих задач используется множество уровней нелинейных процессоров, таких как извлечение признаков и определенные преобразования в глубоком обучении. Это стало революцией в современных отраслях, потому что его демонстрационные возможности очень близки к возможностям человеческого уровня и точности в большинстве задач, которые он выполняет. Итак, если мы говорим о такой задаче, как распознавание образов, или если мы говорим о классификации изображений, не только это, но и декодирование голоса или текста также возможно с гораздо большим количеством таких опций с алгоритмами глубокого обучения.

В настоящее время глубокое обучение является одной из ключевых технологий, которые широко используются для управления голосовыми командами на мобильных устройствах, таких как смартфоны, телевизоры Android, динамики с поддержкой голосовых команд Alexa и многие другие подобные устройства. Мы внедрили даже беспилотные автомобили с помощью технологии глубокого обучения. Это позволило им распознавать различные обработки изображений, такие как знаки остановки. Это также заставило их научиться различать даже изображения, такие как пешеход, идущий от далекого фонарного столба.

Таким образом, глубокое обучение уже зарекомендовало себя в таких областях, как обработка и классификация изображений. Он также эффективно распознавал речь с высокой точностью. Следовательно, если мы скажем, что технология глубокого обучения прокладывает себе путь к решающему показателю успеха, мы не ошибемся. Он привлек внимание всех живых существ хорошей записью.

Он бесчисленное количество раз доказывал свой потенциал, достигая множества результатов, которые раньше казались невозможными. Здесь лидеры бизнеса и известных сообществ разработчиков должны выступить вперед и провести тщательный анализ его дальнейшего потенциала, чтобы выявить его возможности и то, как НЛП и глубокое обучение могут принести пользу людям во всех областях.

Рекурсивная нейронная сеть

Источник

Простыми словами, если мы скажем, что рекурсивная нейронная сеть является родственником глубокой нейронной сети, мы можем это подтвердить. Таким образом, если тот же набор весов рекурсивно применяется к структурированному вводу, то рекурсивная нейронная сеть родится. Таким образом, это будет происходить для всех узлов, как описано выше. Рекурсивные нейронные сети состоят из архитектурного класса, который в основном работает со структурированными входными данными. RNN особенно ориентированы на ациклические графы.

Это глубокая древовидная структура. Для таких условий, как необходимость разобрать полное предложение, используются рекурсивные нейронные сети. Он имеет топологию, близкую к древовидной. RNN допускают разветвление соединений и структур с иерархиями.

В основном они используют рекурсивные нейронные сети для прогнозирования структурированных выходных данных. Это делается для входных структур переменного размера. Кроме того, он пересекает заданную структуру в топологическом порядке. Они также делают это для скалярных предсказаний. Но здесь следует отметить, что рекурсивная нейронная сеть просто не реагирует на структурированные входные данные, но также работает в контексте.

Каждый временной ряд обрабатывается отдельно. Очень интересный момент для размышления заключается в том, что первое введение RNN произошло, когда возникла потребность в изучении распределенных представлений данных различных структурных сетей. Например, логические термины.

Рекуррентная нейронная сеть против рекурсивных нейронных сетей

Источник

Согласно источникам, упомянутым в Википедии, рекуррентная нейронная сеть — это рекурсивная нейронная сеть. Обе нейронные сети обозначаются одной и той же аббревиатурой — RNN. Если нейронные сети повторяются в течение определенного периода времени или говорят, что это тип рекурсивной сетевой цепочки, это рекуррентная нейронная сеть. Обобщая, он принадлежит к рекурсивной сети.

На изображении выше показана рекурсивная нейронная сеть. Здесь, если вы посмотрите, вы обнаружите, что каждый из родительских узлов, его дочерние узлы являются узлами, очень похожими на родительский узел. Таким образом, очевидно, что рекуррентная нейронная сеть больше похожа на сеть иерархического типа. Вы можете ясно видеть, что здесь нет концепции структурированной обработки ввода и вывода. Это просто выполняется в древовидной иерархической манере, где нет связанных спецификаций времени и зависимостей.

Следовательно, основное различие между рекурсивной нейронной сетью и рекуррентными нейронными сетями явно не очень четко определено. Видно, что эффективность любой рекурсивной нейронной сети намного выше по сравнению с сетью прямого распространения. Рекуррентные нейронные сети создаются в виде цепочки. Методов ветвления нет, но рекуррентные нейронные сети создаются в виде глубокой древовидной структуры.

Рекурсивные нейронные сети | Принцип определен

Итак, чтобы обобщить здесь, рекуррентные сети не отличаются от рекурсивных нейронных сетей. Но на самом деле это рекурсивная нейронная сеть. Существует факт, связанный с тем, что рекурсивные сети по своей сути сложны и поэтому не принимаются на более широкой платформе. Эти RNN еще дороже на всех этапах и этапах вычислительного обучения.

Вы можете изучить эти вычислительные модели, которые очень хорошо подходят для задач классификации и регрессии. Запишитесь на онлайн-курс upGrad сегодня, чтобы узнать, как он может решать любые задачи обучения с учителем или без учителя. Запишитесь сегодня! Учитесь у экспертов по НЛП и машинному обучению.

Рекурсивная реализация нейронной сети

Мы используем рекурсивную нейронную сеть для анализа настроений в предложениях. Анализ тональности предложений является одной из основных задач НЛП (обработка естественного языка), которая может идентифицировать писателей, пишущих тон и настроения в любых конкретных предложениях. Когда писатель выражает какие-либо чувства, определяются основные ярлыки вокруг тона письма. Например, является ли значение конструктивной формой письма или отрицательным выбором слов.

Например, в упомянутом ниже случае с переменным набором данных он выражает каждую эмоцию в различных классах.

Источник

Итак, если вы видите приведенное выше изображение для анализа настроений, он полностью реализован с помощью алгоритмов рекурсивных нейронных сетей. RNN — это форма рекурсивной нейронной сети, имеющей древовидную структуру.

Заключение

Мы надеемся, что эта статья прояснила некоторые основы алгоритмов глубокого обучения и рекурсивных нейронных сетей. Знание алгоритмов машинного обучения и его типа может помочь любому понять, какой потенциал он таит в себе для будущей революции.

Изучая алгоритмы машинного языка, вы можете получить представление о вычислительной обработке наборов данных, их качестве, несмотря на их природу и размеры. Приобретая эти знания, можно извлечь более актуальную и полезную информацию из набора данных, используемого в качестве полезного ресурса. Итак, вперед. Изучите алгоритм машинного языка в этом сезоне. Не волнуйтесь; мы заверяем вас, что это не усложнит ваши базовые знания в области кодирования или логических терминов, но поможет вам улучшить все спецификации NPL.

Если вам интересно узнать больше о 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 заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.