ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ: แนวคิด หลักการ & การนำไปใช้

Recursive Neural Network เป็น โครงข่ายประสาทลึกชนิดหนึ่ง ด้วยสิ่งนี้ คุณสามารถคาดหวังและรับการคาดการณ์แบบมีโครงสร้างได้โดยใช้ชุดน้ำหนักจำนวนเท่ากันกับอินพุตที่มีโครงสร้าง ด้วยการประมวลผลประเภทนี้ คุณจะได้รับ Deep Neural Network ทั่วไปที่เรียกว่า Recursive Neural Network เครือข่ายเหล่านี้มีลักษณะไม่เป็นเชิงเส้น

เครือข่ายแบบเรียกซ้ำเป็นแบบจำลองที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งสามารถเรียนรู้การเล่าเรียนเชิงลึกที่มีโครงสร้างได้ ดังนั้น คุณอาจกล่าวได้ว่า Recursive Neural Networks เป็นหนึ่งในกลุ่มเครือข่ายที่ซับซ้อนโดยธรรมชาติ มาพูดคุยถึงความเชื่อมโยงกับแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก

แหล่งที่มา

แนวคิดของการเรียนรู้เชิงลึก

แหล่งที่มา

ไม่มีใครปฏิเสธได้ว่า Deep Learning เป็นเทคนิคที่น่าทึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง

ได้สอนแม้แต่คอมพิวเตอร์ถึงวิธีการปฏิบัติตนและตอบสนองอย่างเป็นธรรมชาติ คล้ายกับที่มนุษย์ควรจะทำ ทุกวันนี้คำสอนเดียวกันนี้ถูกตั้งโปรแกรมตามสมมุติฐานในคอมพิวเตอร์ ดังนั้นพวกเขาจึงต้องทำตามตัวอย่างและเรียนรู้ผ่านมันเสมอ ดังนั้นหากใครต้องการทำนายสิ่งที่คาดเดาไม่ได้ก็สามารถทำได้ผ่านการเรียนรู้เชิงลึก

นักวิจัยและวิศวกรหลายคนค่อนข้างยุ่งกับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ พวกเขากำลังใช้เครือข่ายที่ไม่ใช่โครงข่ายประสาทเทียมร่วมกับความฉลาดทางธรรมชาติเพื่อจัดเรียงวิธีแก้ปัญหาทั้งหมด ดังนั้นเราจึงสามารถพูดได้ว่าตอนนี้ Deep Learning นั้นเป็นอะไรที่มากกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง อันที่จริงแล้ว ยังรวมถึงเทคนิคอัลกอริธึมของมันด้วย ซึ่งทั้งมีการควบคุมดูแลหรือไม่มีการควบคุมดูแล

มีการใช้หน่วยประมวลผลที่ไม่ใช่เชิงเส้นหลายชั้นสำหรับงานเหล่านี้ เช่น การดึงคุณลักษณะและการเปลี่ยนแปลงบางอย่างใน Deep Learning สิ่งนี้ได้กลายเป็นการปฏิวัติในอุตสาหกรรมปัจจุบันเนื่องจากความสามารถในการสาธิตนั้นใกล้เคียงกับความสามารถและความแม่นยำระดับมนุษย์ในงานส่วนใหญ่ที่ทำ ดังนั้น หากเราพูดถึงงาน เช่น การจดจำรูปแบบ หรือถ้าเราพูดถึงการจัดประเภทรูปภาพ ไม่เพียงแต่สิ่งนี้แต่รวมถึงการถอดรหัสเสียงหรือข้อความก็เป็นไปได้ด้วยตัวเลือกดังกล่าวอีกมากมายด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก

Deep Learning เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีหลักในปัจจุบันที่ใช้อย่างสูงในการควบคุมคำสั่งเสียงในอุปกรณ์มือถือ เช่น สมาร์ทโฟน, Android TV, ลำโพงที่เปิดใช้งานคำสั่งเสียงของ Alexa และอุปกรณ์ที่คล้ายคลึงกันอีกมากมาย เราแนะนำแม้แต่รถยนต์ไร้คนขับผ่านเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก สิ่งนี้ทำให้พวกเขารับรู้ถึงการประมวลผลภาพต่างๆ เช่น ป้ายหยุด นอกจากนี้ยังทำให้พวกเขาเรียนรู้ที่จะแยกแยะแม้กระทั่งภาพต่างๆ เช่น คนเดินถนนที่มาจากเสาไฟที่อยู่ไกลออกไป

ดังนั้น DL จึงมีชื่ออยู่ในฟิลด์ต่างๆ เช่น การประมวลผลภาพและการจัดประเภทรูปภาพ นอกจากนี้ยังสามารถจดจำคำพูดได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยความแม่นยำสูง ดังนั้น หากเรากล่าวว่าเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกกำลังปูทางไปสู่อัตราความสำเร็จที่สำคัญ เราจะไม่ผิด มันดึงดูดความสนใจของสิ่งมีชีวิตทั้งหมดด้วยสัญกรณ์ที่ดี

ได้พิสูจน์ศักยภาพมาแล้วนับไม่ถ้วนด้วยการบรรลุผลมากมาย ซึ่งดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้ก่อนหน้านี้ ที่นี่ ผู้นำธุรกิจและชุมชนนักพัฒนาที่เป็นที่รู้จักต้องออกมาเผชิญหน้าและรับการวิเคราะห์อย่างละเอียดถึงศักยภาพเพิ่มเติมเพื่อดึงศักยภาพในสิ่งที่สามารถทำได้และวิธีที่ NLP และการเรียนรู้เชิงลึกอาจเป็นประโยชน์ต่อมนุษย์ในทุกด้าน

โครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ

แหล่งที่มา

พูดง่ายๆ ก็คือ หากเราพูดว่า Recursive Neural Network เป็นบุคคลในครอบครัวของ Deep Neural Network เราก็สามารถตรวจสอบได้ ดังนั้น หากใช้น้ำหนักชุดเดียวกันซ้ำกับอินพุตที่มีโครงสร้าง โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำจะเกิดขึ้น ดังนั้นมันจะเกิดขึ้นกับโหนดทั้งหมดตามที่อธิบายไว้ข้างต้น โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำประกอบด้วยคลาสสถาปัตยกรรม ซึ่งส่วนใหญ่ดำเนินการกับอินพุตที่มีโครงสร้าง RNN กำหนดทิศทางโดยเฉพาะบนกราฟแบบวนซ้ำ

เป็นโครงสร้างไม้ลึก สำหรับเงื่อนไขเช่น จำเป็นต้องแยกวิเคราะห์ประโยคที่สมบูรณ์ จะมีการใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำ มีโทโพโลยีคล้ายต้นไม้ RNN อนุญาตการแตกแขนงของการเชื่อมต่อและโครงสร้างที่มีลำดับชั้น

ส่วนใหญ่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำสำหรับการทำนายผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง มันทำบนโครงสร้างอินพุตขนาดตัวแปร นอกจากนี้ยังข้ามผ่านโครงสร้างที่กำหนดซึ่งอยู่ในลำดับทอพอโลยีเช่นกัน พวกเขายังทำเพื่อทำนายสเกลาร์ แต่จุดที่ควรทราบคือโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำไม่ตอบสนองต่ออินพุตที่มีโครงสร้าง แต่มันยังทำงานในบริบทด้วย

แต่ละอนุกรมเวลาจะได้รับการประมวลผลแยกกัน จุดที่น่าสนใจมากในการไตร่ตรองคือการแนะนำ RNN ครั้งแรกเกิดขึ้นเมื่อมีความจำเป็นในการเรียนรู้การแสดงข้อมูลแบบกระจายของเครือข่ายโครงสร้างต่างๆ ตัวอย่างเช่น เงื่อนไขเชิงตรรกะ

โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำกับโครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ

แหล่งที่มา

ตามแหล่งที่มาที่กล่าวถึงในวิกิพีเดีย โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำคือโครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ โครงข่ายประสาทเทียมทั้งสองนี้ใช้ตัวย่อเดียวกัน – RNN หากโครงข่ายประสาทเกิดขึ้นซ้ำในช่วงระยะเวลาหนึ่งหรือบอกว่าเป็นเครือข่ายแบบเรียกซ้ำ แสดงว่าเป็นโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ โดยทั่วไป มันเป็นของเครือข่ายแบบเรียกซ้ำ

ภาพด้านบนแสดงโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำ หากคุณเห็นในที่นี้ คุณจะพบว่าแต่ละโหนดหลัก ลูกของโหนดนั้นค่อนข้างคล้ายกับโหนดหลัก ดังนั้นจึงเห็นได้ชัดว่าโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำมีความคล้ายคลึงกับประเภทเครือข่ายแบบลำดับชั้นมากกว่า คุณสามารถเห็นได้ชัดเจนว่าไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับการประมวลผลอินพุตและเอาต์พุตที่มีโครงสร้างที่นี่ มันจะดำเนินการในลักษณะลำดับชั้นเหมือนต้นไม้ที่ไม่มีข้อกำหนดด้านเวลาและการพึ่งพาที่เกี่ยวข้อง

ดังนั้นความแตกต่างที่สำคัญระหว่างโครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำและโครงข่ายประสาทแบบเกิดซ้ำจึงไม่ชัดเจนนัก จะเห็นได้ว่าประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำนั้นดีกว่ามากเมื่อเทียบกับเครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ด โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำถูกสร้างขึ้นในโครงสร้างแบบลูกโซ่ ไม่มีวิธีการแตกแขนง แต่โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำจะถูกสร้างขึ้นในรูปแบบของโครงสร้างต้นไม้ลึก

โครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ | หลักการที่กำหนดไว้

ดังนั้น เพื่อสรุปในที่นี้ เครือข่ายที่เกิดซ้ำไม่แตกต่างจากเครือข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ แต่ในความเป็นจริง มันเป็นโครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ มีข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายแบบเรียกซ้ำนั้นซับซ้อนโดยเนื้อแท้ ดังนั้นจึงไม่ได้รับการยอมรับบนแพลตฟอร์มที่กว้างขึ้น RNN เหล่านี้มีราคาแพงกว่าในทุกขั้นตอนและขั้นตอนการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์

คุณสามารถเรียนรู้แบบจำลองการคำนวณเหล่านี้ซึ่งเหมาะสำหรับการจำแนกประเภทและปัญหาการถดถอย ลงทะเบียนในหลักสูตรออนไลน์ของ upGrad วันนี้เพื่อทราบวิธีการแก้ปัญหาการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือไม่ได้รับการดูแล ลงทะเบียนวันนี้! เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญด้าน NLP และแมชชีนเลิร์นนิง

การใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำ

เราใช้ Recursive Neural Network สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกในประโยค การวิเคราะห์ความรู้สึกของประโยคเป็นหนึ่งในงานหลักของ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ที่สามารถระบุตัวเขียนที่เขียนน้ำเสียงและความรู้สึกในประโยคใดประโยคหนึ่งโดยเฉพาะ เมื่อนักเขียนแสดงความรู้สึกใดๆ จะมีการระบุป้ายกำกับพื้นฐานเกี่ยวกับน้ำเสียงในการเขียน ตัวอย่างเช่น ไม่ว่าความหมายจะเป็นรูปแบบการเขียนที่สร้างสรรค์หรือการเลือกคำเชิงลบก็ตาม

ตัวอย่างเช่น ในกรณีของชุดข้อมูลตัวแปรที่กล่าวถึง จะแสดงทุกอารมณ์ในชั้นเรียนที่แตกต่างกัน

แหล่งที่มา

ดังนั้น หากคุณเห็นภาพด้านบนสำหรับการวิเคราะห์ Sentiment ก็จะถูกนำไปใช้อย่างสมบูรณ์ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึม Recursive Neural Networks RNN เป็นรูปแบบของโครงข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำที่มีโครงสร้างแบบต้นไม้

บทสรุป

เราหวังว่าบทความนี้จะล้างข้อมูลพื้นฐานบางอย่างของอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำและการเรียนรู้เชิงลึก ความรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงและประเภทของอัลกอริธึมสามารถช่วยให้ทุกคนเข้าใจถึงศักยภาพของอัลกอริธึมสำหรับการปฏิวัติในอนาคต

ด้วยการเรียนรู้อัลกอริธึมภาษาเครื่อง คุณอาจได้รับแนวคิดเกี่ยวกับการประมวลผลด้วยคอมพิวเตอร์ในชุดข้อมูล คุณภาพของชุดข้อมูลแม้จะมีลักษณะและขนาดก็ตาม การเรียนรู้เหล่านี้สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์มากขึ้นจากชุดข้อมูลที่ใช้เป็นทรัพยากรที่มีประโยชน์ ดังนั้นไปข้างหน้า เรียนรู้อัลกอริทึมภาษาเครื่องในฤดูกาลนี้ ไม่ต้องกังวล เรารับรองกับคุณว่าจะไม่ทำให้ความรู้พื้นฐานของคุณเกี่ยวกับการเข้ารหัสหรือเงื่อนไขเชิงตรรกะซับซ้อน แต่จะช่วยให้คุณปรับปรุงข้อกำหนด NPL ทั้งหมด

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ