7 pakollista syväoppimisalgoritmia

Tekoäly (AI) on kasvanut nopeasti viime aikoina, mikä on johtanut syväoppimisalgoritmien kehittämiseen. Tekoälytyökalujen, kuten DALL-E ja OpenAI, lanseerauksen myötä syväoppiminen on noussut keskeiseksi tutkimusalueeksi. Koska käytettävissä on runsaasti algoritmeja, voi kuitenkin olla vaikea tietää, mitkä niistä ovat tärkeimpiä ymmärtää.

Sukella syvän oppimisen kiehtovaan maailmaan ja tutustu parhaisiin, pakollisiin algoritmeihin, jotka ovat tärkeitä tekoälyn ymmärtämiselle.

1. Konvoluutiohermoverkot (CNN)

Konvoluutiohermoverkot (CNN), joka tunnetaan myös nimellä ConvNets, ovat neuroverkot jotka ovat loistavia kohteen havaitsemisessa, kuvantunnistuksessa ja segmentoinnissa. He käyttävät useita kerroksia poimimaan ominaisuuksia saatavilla olevista tiedoista. CNN: t koostuvat pääasiassa neljästä kerroksesta:

1. Konvoluutiokerros
2. Rektifioitu lineaarinen yksikkö (ReLU)
3. Poolauskerros
4. Täysin yhdistetty kerros

Nämä neljä kerrosta tarjoavat verkon toimintamekanismin. Konvoluutiokerros on CNN: n ensimmäinen kerros, joka suodattaa tiedosta monimutkaiset ominaisuudet. Sitten ReLU kartoittaa tiedot verkon kouluttamiseksi. Sen jälkeen prosessi lähettää kartan poolauskerrokseen, mikä vähentää näytteenottoa, ja muuntaa tiedot 2D: stä lineaariseksi taulukoksi. Lopuksi täysin yhdistetty kerros muodostaa litteän lineaarisen matriisin, jota käytetään tulona kuvien tai muiden tietotyyppien havaitsemiseen.

2. Deep Belief Networks

Deep Belief Networks (DBN) on toinen suosittu syväoppimisen arkkitehtuuri, jonka avulla verkko voi oppia datan malleja tekoälyominaisuuksien avulla. Ne sopivat ihanteellisesti tehtäviin, kuten kasvojentunnistusohjelmistoon ja kuvaominaisuuksien tunnistukseen.

DBN-mekanismi sisältää eri kerroksia Restricted Boltzmann Machines (RBM), joka on keinotekoinen hermoverkko, joka auttaa oppimaan ja tunnistamaan kuvioita. DBN-kerrokset noudattavat ylhäältä alas -lähestymistapaa, mikä mahdollistaa viestinnän koko järjestelmässä, ja RBM-kerrokset tarjoavat vankan rakenteen, joka voi luokitella tiedot eri luokkien perusteella.

3. Toistuvat hermoverkot (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) on suosittu syväoppimisalgoritmi, jolla on laaja valikoima sovelluksia. Verkko tunnetaan parhaiten kyvystään käsitellä peräkkäisiä tietoja ja suunnitella kielimalleja. Se voi oppia malleja ja ennustaa tuloksia mainitsematta niitä koodissa. Esimerkiksi Googlen hakukone käyttää RNN: ää hakujen automaattiseen täydentämiseen ennustamalla osuvia hakuja.

Verkko toimii toisiinsa yhdistettyjen solmukerrosten kanssa, jotka auttavat muistamaan ja käsittelemään syöttösekvenssit. Se voi sitten työskennellä näiden sekvenssien läpi ennakoidakseen automaattisesti mahdolliset tulokset. Lisäksi RNN: t voivat oppia aikaisemmista syötteistä, jolloin ne voivat kehittyä suuremmalla valotuksella. Siksi RNN: t ovat ihanteellisia kielen mallintamiseen ja sekvenssimallintamiseen.

4. Pitkän aikavälin lyhytmuistiverkot (LSTM)

Pitkän aikavälin muistiverkot (LSTM) ovat toistuvia hermoverkkotyyppejä (RNN), jotka eroavat muista kyvystään työskennellä pitkän aikavälin tietojen kanssa. Niillä on poikkeukselliset muisti- ja ennustusominaisuudet, mikä tekee LSTM: istä ihanteellisia sovelluksiin, kuten aikasarjaennusteisiin, luonnollisen kielen käsittely (NLP), puheentunnistus ja musiikin sävellys.

LSTM-verkot koostuvat muistilohkoista, jotka on järjestetty ketjumaiseen rakenteeseen. Nämä lohkot tallentavat asiaankuuluvaa tietoa ja dataa, jotka voivat informoida verkkoa tulevaisuudessa, samalla kun ne poistavat kaikki tarpeettomat tiedot pysyäkseen tehokkaana.

Tietojen käsittelyn aikana LSTM muuttaa solutiloja. Ensinnäkin se poistaa epäolennaiset tiedot sigmoidikerroksen kautta. Sitten se käsittelee uutta dataa, arvioi tarvittavat osat ja korvaa aiemmat epäolennaiset tiedot uudella tiedolla. Lopuksi se määrittää lähdön nykyisen solun tilan perusteella, jossa on suodatettu data.

Kyky käsitellä pitkän aikavälin tietojoukkoja erottaa LSTM: t muista RNN: istä, mikä tekee niistä ihanteellisia sovelluksiin, jotka vaativat tällaisia ​​ominaisuuksia.

5. Generatiiviset vastakkaiset verkostot

Generative Adversarial Networks (GAN) on eräänlainen syväoppimisalgoritmi, joka tukee generatiivista tekoälyä. He pystyvät oppimaan ilman valvontaa ja voivat tuottaa tuloksia itsenäisesti harjoittelemalla tiettyjen tietojoukkojen avulla luomaan uusia tietoesiintymiä.

GAN-malli koostuu kahdesta avainelementistä: generaattorista ja erottimesta. Generaattori on koulutettu luomaan väärennettyä dataa oppimisensa perusteella. Sitä vastoin erottaja on koulutettu tarkistamaan tuloste väärän tiedon tai virheiden varalta ja korjaamaan mallin sen perusteella.

GANeja käytetään laajalti kuvien luomiseen, kuten videopelien grafiikan laadun parantamiseen. Ne ovat hyödyllisiä myös tähtitieteellisten kuvien parantamiseen, gravitaatiolinssien simulointiin ja videoiden luomiseen. GANit ovat edelleen suosittu tutkimusaihe tekoälyyhteisössä, koska niiden mahdolliset sovellukset ovat laajat ja monipuoliset.

6. Monikerroksiset perceptronit

Multilayer Perceptron (MLP) on toinen syväoppimisalgoritmi, joka on myös hermoverkko, jossa on toisiinsa liitettyjä solmuja useissa kerroksissa. MLP ylläpitää yhtä datavirtaulottuvuutta syötteestä ulostuloon, joka tunnetaan eteenpäinkytkentänä. Sitä käytetään yleisesti objektien luokittelu- ja regressiotehtävissä.

MLP: n rakenne sisältää useita syöttö- ja tulostuskerroksia sekä useita piilotettuja kerroksia suodatustehtävien suorittamiseksi. Jokainen kerros sisältää useita hermosoluja, jotka ovat yhteydessä toisiinsa, jopa kerrosten välillä. Data syötetään aluksi syöttökerrokseen, josta se etenee verkon läpi.

Piilotetut kerrokset ovat tärkeässä roolissa aktivoimalla toimintoja, kuten ReLUs, sigmoid ja tanh. Sen jälkeen se käsittelee tiedot ja luo tulosteen tulostekerrokselle.

Tämä yksinkertainen mutta tehokas malli on hyödyllinen puheen ja videon tunnistus ja käännösohjelmistot. MLP: t ovat saavuttaneet suosiota yksinkertaisen suunnittelunsa ja helppokäyttöisyytensä ansiosta eri aloilla.

7. Automaattiset kooderit

Autoenkooderit ovat eräänlainen syväoppimisalgoritmi, jota käytetään valvomattomaan oppimiseen. Se on myötäkytkentämalli, jossa on yksisuuntainen tietovirta, samanlainen kuin MLP. Autoenkooderit syötetään syötteellä ja muokkaavat sitä ulostulon luomiseksi, joka voi olla hyödyllinen kielen kääntämisessä ja kuvankäsittelyssä.

Malli koostuu kolmesta osasta: enkooderista, koodista ja dekooderista. He koodaavat syötteen, muuttavat sen kokoa pienemmiksi yksiköiksi ja purkavat sen sitten muokatun version luomiseksi. Tätä algoritmia voidaan soveltaa useilla aloilla, kuten tietokonenäössä, luonnollisen kielen käsittelyssä ja suositusjärjestelmissä.

Oikean syväoppimisalgoritmin valinta

Sopivan syvän oppimisen lähestymistavan valinnassa on ratkaisevan tärkeää ottaa huomioon tietojen luonne, käsillä oleva ongelma ja haluttu tulos. Kun ymmärrät kunkin algoritmin perusperiaatteet ja ominaisuudet, voit tehdä tietoisia päätöksiä.

Oikean algoritmin valitseminen voi vaikuttaa projektin onnistumiseen. Se on olennainen askel kohti tehokkaiden syväoppimismallien rakentamista.