Özyinelemeli Sinir Ağlarına Giriş: Kavram, İlke ve Uygulama

Özyinelemeli Sinir Ağı , bir tür derin sinir ağıdır. Böylece, bununla, yapılandırılmış girdilere aynı sayıda ağırlık seti uygulayarak yapılandırılmış bir tahmin bekleyebilir ve alabilirsiniz. Bu tür işlemeyle, özyinelemeli sinir ağı olarak bilinen tipik bir derin sinir ağı elde edersiniz . Bu ağlar doğaları gereği doğrusal değildir.

Özyinelemeli ağlar, derin yapılandırılmış bilgileri öğrenebilen uyarlanabilir modellerdir. Bu nedenle, Özyinelemeli Sinir Ağlarının karmaşık doğal zincirler arasında olduğunu söyleyebilirsiniz . Derin öğrenme kavramlarıyla bağlantısını tartışalım.

Kaynak

Derin Öğrenme Kavramı

Kaynak

Derin Öğrenmenin inanılmaz bir makine öğrenimi tekniği olduğu faktörü inkar edilemez.

Bilgisayarlara bile, bir insanın yapması gerekene benzer şekilde, doğal olarak nasıl davranacağını ve tepki vereceğini öğretti; Aynı öğretiler bugünlerde bilgisayarlara varsayımsal olarak programlanıyor. Bu nedenle, her zaman bir örneği takip etmeli ve ondan öğrenmelidirler. Dolayısıyla, herhangi biri öngörülemeyen bir şeyi tahmin etmek isterse, bu artık Derin öğrenme ile mümkün.

Birçok araştırmacı ve hatta mühendis, yapay zekanın gelişimi ile oldukça meşgul. Tüm geçici çözümleri sıralamak için doğal zeka ile birlikte biyo-sinirsel olmayan ağların bir kombinasyonunu kullanıyorlar. Bu nedenle, Derin Öğrenmenin artık makine öğreniminin neredeyse ötesine geçtiğini söyleyebiliriz. Aslında, hem denetimli hem de denetimsiz olan algoritma teknikleriyle birlikte.

Derin Öğrenmede özelliklerin çıkarılması ve belirli dönüşümler gibi bu görevler için birçok doğrusal olmayan işlem birimi katmanı kullanılır. Bu, mevcut endüstrilerde bir devrim haline geldi çünkü gösterim yetenekleri, gerçekleştirdiği görevlerin çoğunda insan düzeyindeki yeteneklere ve doğruluklara çok yakın. Yani örüntü tanıma gibi bir görevden bahsedecek olursak ya da bir görüntü sınıflandırması dersek, sadece bu değil ses ya da metin deşifresini de dahil etmek de derin öğrenme algoritmaları ile bu tür daha pek çok seçenek ile mümkündür.

Derin Öğrenme, günümüzde akıllı telefonlar, android TV'ler, Alexa sesli komut özellikli hoparlörler ve daha pek çok benzer cihaz gibi mobil cihazlarda sesli komutları kontrol etmek için yüksek oranda kullanılan belli başlı teknolojiler arasındadır. Derin öğrenme teknolojisiyle sürücüsüz arabaları bile tanıttık. Bu, dur işaretleri gibi çeşitli görüntü işlemeyi tanımalarını sağladı. Ayrıca uzaktaki bir elektrik direğinden gelen bir yaya gibi görüntüleri bile ayırt etmeyi öğrenmelerini sağladı.

Bu nedenle, DL zaten görüntü işleme ve görüntü sınıflandırma gibi alanlarda adını duyurdu. Ayrıca konuşmayı yüksek doğrulukla etkili bir şekilde tanımıştır. Dolayısıyla, Derin öğrenme teknolojisinin önemli bir başarı oranına giden yolunu açtığını söylersek yanılmış olmayız. İyi bir notasyonu ile tüm canlıların dikkatini çekmiştir.

Daha önce imkansız gibi görünen birçok sonuca ulaşarak potansiyelini sayısız kez kanıtlamıştır. Burada, iş dünyası ve bilinen geliştirici topluluklarının liderleri öne çıkmalı ve neler yapabileceği ve NLP ve derin öğrenmenin insanlara her alanda nasıl fayda sağlayabileceği konusundaki potansiyeli ortaya çıkarmak için kapsamlı bir analiz yapmalıdır.

Özyinelemeli Sinir Ağı

Kaynak

Basit bir deyişle, Özyinelemeli bir sinir ağının derin bir sinir ağının aile bireyi olduğunu söylersek, onu doğrulayabiliriz. Dolayısıyla, aynı ağırlık seti yapılandırılmış bir girdiye özyinelemeli olarak uygulanırsa, Özyinelemeli sinir ağı doğar. Böylece, yukarıda açıklandığı gibi tüm düğümler için olmaya devam edecek. Özyinelemeli sinir ağları, büyük ölçüde yapılandırılmış girdiler üzerinde çalışan mimari sınıftan yapılmıştır. RNN'ler özellikle asiklik grafiklere yöneliktir.

Derin bir ağaç yapısıdır. Cümlenin tamamının ayrıştırılması gerektiği gibi durumlar için özyinelemeli sinir ağları kullanılır. Ağaç benzeri bir topolojiye sahiptir. RNN'ler, hiyerarşilerle bağlantıların ve yapıların dallanmasına izin verir.

Yapılandırılmış çıktıların tahmini için esas olarak özyinelemeli sinir ağlarını kullanırlar. Değişken boyutlu girdi yapıları üzerinden yapılır. Ayrıca, belirli bir yapıyı topolojik sırayla da geçer. Bunu skaler tahminler için de yaparlar. Ancak burada dikkat edilmesi gereken nokta, Özyinelemeli sinir ağının yapılandırılmış girdilere yanıt vermediği, aynı zamanda bağlamlarda da çalıştığıdır.

Her zaman serisi ayrı ayrı işlenir. Üzerinde düşünülmesi gereken çok ilginç bir nokta, RNN'nin ilk tanıtımının, çeşitli yapısal ağların dağıtılmış veri temsillerini öğrenmeye ihtiyaç duyulduğunda gerçekleşmesidir. Örneğin, mantıksal terimler.

Tekrarlayan Sinir Ağı ve Tekrarlayan Sinir Ağları

Kaynak

Wikipedia'da belirtilen kaynaklara göre, tekrarlayan sinir ağı, yinelemeli bir sinir ağıdır. Her iki sinir ağı da aynı kısaltma - RNN ile gösterilir. Sinir ağları belirli bir süre boyunca yineleniyorsa veya yinelemeli bir ağ zinciri türü olduğunu söylüyorsa, yinelenen bir sinir ağıdır. Genellemek gerekirse, özyinelemeli ağa aittir.

Yukarıdaki görüntü özyinelemeli sinir ağını göstermektedir. Burada, eğer görürseniz, ana düğümlerin her birinin, onun çocuklarının, ana düğüme oldukça benzer bir düğüm olduğunu göreceksiniz. Bu nedenle, tekrarlayan sinir ağının hiyerarşik bir ağ türüne daha çok benzediği açıktır. Burada yapılandırılmış girdi ve çıktı işleme kavramının olmadığını açıkça görebilirsiniz. Yalnızca, ilişkili zaman belirtimleri ve bağımlılıkların olmadığı, ağaç benzeri bir hiyerarşik biçimde gerçekleştirilir.

Bu nedenle, özyinelemeli sinir ağları ile yinelemeli sinir ağları arasındaki büyük fark açıkça çok iyi tanımlanmamıştır. Herhangi bir özyinelemeli sinir ağının verimliliğinin, ileri beslemeli bir ağ ile karşılaştırıldığında çok daha iyi olduğu görülmektedir. Tekrarlayan sinir ağları, zincir benzeri bir yapıda oluşturulur. Dallanma yöntemi yoktur, ancak tekrarlayan sinir ağları derin bir ağaç yapısı şeklinde oluşturulur.

Özyinelemeli Sinir Ağları | İlke tanımlandı

Dolayısıyla, burada genellemek için, Tekrarlayan ağlar, Tekrarlayan sinir ağlarından farklı değildir. Ama aslında, Özyinelemeli bir sinir ağıdır. Özyinelemeli ağların doğası gereği karmaşık olduğu ve bu nedenle daha geniş bir platformda kabul edilmediği ile ilgili bir gerçek var. Bu RNN'ler, tüm hesaplamalı öğrenme aşamaları ve aşamalarında daha da pahalıdır.

Sınıflandırma ve regresyon problemleri için çok uygun olan bu hesaplama modellerini öğrenebilirsiniz. Denetimli veya denetimsiz öğrenme görevlerini nasıl çözebileceğini öğrenmek için bugün upGrad çevrimiçi kursuna kaydolun . Bugün kaydolun! NLP ve makine öğrenimi uzmanlarından öğrenin.

Özyinelemeli Sinir Ağı Uygulaması

Cümlelerde duygu analizi için Özyinelemeli Sinir Ağı kullanıyoruz. Cümlelerin duygu analizi NLP'nin (Doğal Dil İşleme) ana görevleri arasında yer alır; bu, herhangi bir belirli cümlede yazarların tonunu ve duygularını tanımlayabilir. Bir yazar herhangi bir duygu ifade ettiğinde, yazının tonuyla ilgili temel etiketler belirlenir. Örneğin, anlamın yapıcı bir yazı biçimi mi yoksa olumsuz kelime seçimleri mi olduğu.

Örneğin, değişken veri kümesinin aşağıda belirtilen durumunda, her duyguyu farklı sınıflarda ifade eder.

Kaynak

Yani, Sentiment analizi için yukarıdaki görüntüyü görüyorsanız, tamamen Recursive Neural Networks algoritmaları yardımıyla uygulanmaktadır. RNN, ağaç yapısına sahip bir özyinelemeli sinir ağı biçimidir.

Çözüm

Bu makalenin Derin öğrenme ve özyinelemeli sinir ağı algoritmalarının bazı temellerini temizlediğini umuyoruz. Makine öğrenimi algoritmaları ve türü bilgisi, herkesin gelecekteki devrim için ne kadar potansiyele sahip olduğunu anlamasına yardımcı olabilir.

Makine dili algoritmalarını öğrenerek, veri kümeleri üzerinde hesaplamalı işleme, doğasına ve boyutlarına rağmen kalitelerine ilişkin bir fikir edinebilirsiniz. Bu öğrenmeleri edinerek, yararlı bir kaynak olarak kullanılan bir veri kümesinden daha alakalı ve faydalı bilgiler çıkarılabilir. O zaman devam et. Bu sezon bir makine dili algoritması öğrenin. Merak etme; kodlama veya mantıksal terimler hakkındaki temel bilgilerinizi karmaşıklaştırmayacağını, ancak tüm NPL özelliklerini geliştirmenize yardımcı olacağını garanti ediyoruz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.