人工智能工程师应该在 2022 年学习的顶级深度学习模型类型

已发表: 2021-01-01

介绍

深度学习是一种机器学习技术，它利用非线性信息处理的不同层次进行无监督和有监督的转换、特征提取、分类和模式分析。

当涉及到以非线性方式处理信息时，它由不同的层次结构组成。在这里，一些低级概念能够定义高级概念。监督学习是机器学习训练集的一种形式，在训练阶段将一组示例作为输入提交给系统。

由于每个输入都标有输出值，因此系统在提供一组输入时知道输出。另一方面，在无监督学习中，输入没有标注它所属的类。因此，系统有责任通过搜索共同特征并根据内部知识进行必要的更改来开发和组织数据。

人工神经网络很浅。因此，它们无法处理日常应用程序中的复杂数据，如图像、自然语音、信息检索和类人信息处理应用程序。对于这些类型的应用程序，深度学习模型是完美的。 在深度学习的帮助下，可以更轻松地对机器的数据模式进行分类、识别和分类。

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深度学习模型一直在发展，其中大部分基于人工神经网络。其中最重要的是卷积神经网络（CNN）。它还包括在深度生成模型中分层组织的潜在变量和命题公式。

它是一种人工神经网络，可以从不同的编码模式中学习。自编码器类似于具有最简单形式的输入层、隐藏层或输出层的多层感知器。输出层拥有与输出层相同数量的节点。它不根据输出向量预测目标值；相反，自动编码器可以预测其输入。这种学习机制可以概括如下：

对于每个输入 x，

如果隐藏层的节点少于输入-输出节点，那么最后一个隐藏层的激活被认为是输入的压缩表示。如果隐藏层节点的数量更多，自动编码器将学习恒等函数并在大多数情况下证明是无用的。

它提供了一种处理具有典型多层感知器的局部最小值和非凸目标函数的解决方案。您可以将其视为一种替代类型的深度学习，由与其他层互连的多层潜在变量组成。它是玻尔兹曼机器的受限版本。

在这里，每个子网络的隐藏层将作为网络相邻层的可见输入层。因此，它使最低可见层成为网络相邻层的训练集。因此，网络的每一层都可以贪婪且独立地进行训练。深层结构的每一层都利用隐藏变量作为观察变量来训练深层结构的每一层。训练深度信念网络的算法如下：

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它是基于前馈的多层感知器的另一种变体。它以某种方式组织单个神经元，使它们响应视觉区域中的所有重叠区域。它是一种深度学习算法，能够获取输入图像并为图像中各个方面/对象的可学习偏差和权重分配重要性。

它可以将一个与另一个区分开来。与其他分类算法相比，CNN 对预处理的需求非常低。 CNN 具有学习这些特征和过滤器的能力。

CNN 是以下主要类别之一：

物体检测

图像分类

图像识别

人脸识别等

这些是 CNN 可以广泛使用的少数几个领域。

对于图像分类，CNN 将接受输入图像，对其进行处理，并在不同类别下进行分类。计算机将输入图像可视化为像素阵列，它是图像分辨率的变量。从技术上讲，CNN 模型将通过几个带有过滤器的卷积层对每个输入图像进行训练和测试。

第一层称为卷积，用于从输入图像中提取特征。卷积可以保留像素之间的关系，因为它可以通过使用小方块输入数据来学习图像特征。它通过接受两个输入来执行数学运算：一个图像矩阵和一个滤波器或内核。

当为图像卷积提供不同的过滤器时，它将能够通过过滤器执行边缘检测、锐化和模糊等操作。

在过去的几年里，计算机视觉领域取得了长足的进步。最大的进步之一是 CNN。深度 CNN 已经发展成为最受欢迎的计算机视觉应用程序，用于手势识别、自动驾驶汽车、在发布到 Facebook 的图片中自动标记朋友、面部安全功能和自动车牌识别。

它是一种神经网络，其中上一步的输出可以作为当前步骤的输入。传统神经网络中的输入和输出相互独立。但是，如果需要预测句子中的后续单词，则需要记住前面的单词。

RNN 的出现有望在隐藏层的帮助下解决这个问题。 RNN 的关键特性之一是能够记住序列中的某些信息的隐藏状态。

RNN 配备了一个内存，可以记住有关计算的所有信息。它可以对每个输入使用相同的参数，以便在所有输入或隐藏层上执行相同的任务，以产生所需的输出。它将大大降低参数的复杂度，这与其他神经网络形成鲜明对比。

梯度的计算不仅取决于当前步骤，还取决于前一步。有一种称为双向循环神经网络的变体被多个应用程序使用。在这里，网络考虑了先前和预期的未来输出。通过引入多个隐藏层，可以在双向直接循环神经网络中实现深度学习。

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