人工智能工程師應該在 2022 年學習的頂級深度學習模型類型

已發表: 2021-01-01

介紹

深度學習是一種機器學習技術，它利用非線性信息處理的不同層次進行無監督和有監督的轉換、特徵提取、分類和模式分析。

當涉及到以非線性方式處理信息時，它由不同的層次結構組成。在這裡，一些低級概念能夠定義高級概念。監督學習是機器學習訓練集的一種形式，在訓練階段將一組示例作為輸入提交給系統。

由於每個輸入都標有輸出值，因此系統在提供一組輸入時知道輸出。另一方面，在無監督學習中，輸入沒有標註它所屬的類。因此，系統有責任通過搜索共同特徵並根據內部知識進行必要的更改來開發和組織數據。

人工神經網絡很淺。因此，它們無法處理日常應用程序中的複雜數據，如圖像、自然語音、信息檢索和類人信息處理應用程序。對於這些類型的應用程序，深度學習模型是完美的。 在深度學習的幫助下，可以更輕鬆地對機器的數據模式進行分類、識別和分類。

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深度學習模型一直在發展，其中大部分基於人工神經網絡。其中最重要的是卷積神經網絡（CNN）。它還包括在深度生成模型中分層組織的潛在變量和命題公式。

它是一種人工神經網絡，可以從不同的編碼模式中學習。自編碼器類似於具有最簡單形式的輸入層、隱藏層或輸出層的多層感知器。輸出層擁有與輸出層相同數量的節點。它不根據輸出向量預測目標值；相反，自動編碼器可以預測其輸入。這種學習機制可以概括如下：

對於每個輸入 x，

如果隱藏層的節點少於輸入-輸出節點，那麼最後一個隱藏層的激活被認為是輸入的壓縮表示。如果隱藏層節點的數量更多，自動編碼器將學習恆等函數並在大多數情況下證明是無用的。

它提供了一種處理具有典型多層感知器的局部最小值和非凸目標函數的解決方案。您可以將其視為一種替代類型的深度學習，由與其他層互連的多層潛在變量組成。它是玻爾茲曼機器的受限版本。

在這裡，每個子網絡的隱藏層將作為網絡相鄰層的可見輸入層。因此，它使最低可見層成為網絡相鄰層的訓練集。因此，網絡的每一層都可以貪婪且獨立地進行訓練。深層結構的每一層都利用隱藏變量作為觀察變量來訓練深層結構的每一層。訓練深度信念網絡的算法如下：

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它是基於前饋的多層感知器的另一種變體。它以某種方式組織單個神經元，使它們響應視覺區域中的所有重疊區域。它是一種深度學習算法，能夠獲取輸入圖像並為圖像中各個方面/對象的可學習偏差和權重分配重要性。

它可以將一個與另一個區分開來。與其他分類算法相比，CNN 對預處理的需求非常低。 CNN 具有學習這些特徵和過濾器的能力。

CNN 是以下主要類別之一：

物體檢測

圖像分類

圖像識別

人臉識別等

這些是 CNN 可以廣泛使用的少數幾個領域。

對於圖像分類，CNN 將接受輸入圖像，對其進行處理，並在不同類別下進行分類。計算機將輸入圖像可視化為像素陣列，它是圖像分辨率的變量。從技術上講，CNN 模型將通過幾個帶有過濾器的捲積層對每個輸入圖像進行訓練和測試。

第一層稱為卷積，用於從輸入圖像中提取特徵。卷積可以保留像素之間的關係，因為它可以通過使用小方塊輸入數據來學習圖像特徵。它通過接受兩個輸入來執行數學運算：一個圖像矩陣和一個濾波器或內核。

當為圖像卷積提供不同的過濾器時，它將能夠通過過濾器執行邊緣檢測、銳化和模糊等操作。

在過去的幾年裡，計算機視覺領域取得了長足的進步。最大的進步之一是 CNN。深度 CNN 已經發展成為最受歡迎的計算機視覺應用程序，用於手勢識別、自動駕駛汽車、在發佈到 Facebook 的圖片中自動標記朋友、面部安全功能和自動車牌識別。

它是一種神經網絡，其中上一步的輸出可以作為當前步驟的輸入。傳統神經網絡中的輸入和輸出相互獨立。但是，如果需要預測句子中的後續單詞，則需要記住前面的單詞。

RNN 的出現有望在隱藏層的幫助下解決這個問題。 RNN 的關鍵特性之一是能夠記住序列中的某些信息的隱藏狀態。

RNN 配備了一個內存，可以記住有關計算的所有信息。它可以對每個輸入使用相同的參數，以便在所有輸入或隱藏層上執行相同的任務，以產生所需的輸出。它將大大降低參數的複雜度，這與其他神經網絡形成鮮明對比。

梯度的計算不僅取決於當前步驟，還取決於前一步。有一種稱為雙向循環神經網絡的變體被多個應用程序使用。在這裡，網絡考慮了先前和預期的未來輸出。通過引入多個隱藏層，可以在雙向直接循環神經網絡中實現深度學習。

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